在Hugging Face的transformers库中,Hugging Face方法是用来加载预训练模型的一个非常关键的函数。当你调用这个方法时,它主要执行以下几个步骤: 下载或加载模型: 如果模型的预训练权重在本地没有找到,from_pretrained会从Hugging Face的模型仓库下载模型权重。这个过程涉及检查模型名称或路径,确定模型是否已经被缓存,并从互...
安装完成后,您就可以在Python中导入Hugging Face库,并使用它们的功能了。例如,如果您想要载入一个预训练模型,您可以使用AutoModel类和它的from_pretrained()方法,指定模型的名称或路径,如: ```python from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-cased") ``` # 导入预训练...
Hugging Face 分词器新增了 chat_template 属性,可用于保存模型训练时使用的聊天格式。此属性包含一个 Jinja 模板,可将对话历史记录格式化为正确的字符串。请参阅 技术文档,以了解有关如何在代码中编写和应用聊天模板。引言 如果你熟悉 🤗 transformers 库,你可能写过如下代码:tokenizer = AutoTokenizer.from_pre...
transformers目前已被广泛地应用到各个领域中,hugging face的transformers是一个非常常用的包,在使用预训练的模型时背后是怎么运行的,我们意义来看。 以transformers=4.5.0为例 基本使用: fromtransformersimportBertModel model = BertModel.from_pretrained('base-base-chinese') 找到源码文件:modeling_bert.py: classBe...
在Hugging Face 上,我们为与社区一起推动人工智能领域的大众化而感到自豪。作为这个使命的一部分,我们从去年开始专注于计算机视觉。开始只是 🤗 Transformers 中 Vision Transformers (ViT) 的一个 PR,现在已经发展壮大: 8 个核心视觉任务,超过 3000 个模型,在 Hugging Face Hub 上有超过 1000 个数据集。 合并请...
「EleutherAI」团队已经开发了一个开源模型——GPT-J-6B,所以,我们可以从Hugging Face模型库中,直接获取他们的模型。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('EleuterAI/gpt-j-6B')tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('EleuterAI/gpt-j-...
在Hugging Face 上,我们为与社区一起推动人工智能领域的民主化而感到自豪。作为这个使命的一部分,我们从去年开始专注于计算机视觉。开始只是🤗 Transformers 中 Vision Transformers (ViT) 的一个 PR,现在已经发展壮大: 8 个核心视觉任务,超过 3000 个模型,在 Hugging Face Hub 上有超过 1000 个数据集。
「EleutherAI」团队已经开发了一个开源模型——GPT-J-6B,所以,我们可以从Hugging Face模型库中,直接获取他们的模型。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleuterAI/gpt-j-6B")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleuterAI/gpt-j-...
「EleutherAI」团队已经开发了一个开源模型——GPT-J-6B,所以,我们可以从Hugging Face模型库中,直接获取他们的模型。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleuterAI/gpt-j-6B")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleuterAI/gpt-j-...
在这样的发展势头下,Hugging Face的产品战略开始发生了调整。他们将更多精力放到了开源模型的建设上,将 Pytorch-pretrained-BERT项目正式命名为Transformers,同时支持Pytorch和Tensorflow 2.0。借助 Transformers库,开发者可以快速使用BERT、GPT、XLNet、T5 、DistilBERT等NLP大模型,并使用这些模型来完成文本分类、文本总结...