Hugging Face 对此代理的安装使用也提供了详细文档,不过由于每个人电脑配置不同,这里我建议大家用 Google Colab 进行尝试。 下面跟大家讲下具体使用方式。 安装& 使用 首先,打开 Hugging Face 提供的 Colab 地址: https://colab.research.google.com/drive/1c7MHD-T1forUPGcC_jlwsIptOzpG3hSj 你能看到如下所示界...
准备工作。 在我们进入代码之前,你将花费 2 分钟来完成以下 3 个必要的步骤: 确保已将 Colab 运行时切换到 GPU 以获得最佳性能。在顶部菜单中,转到 Runtime -> Change runtime type 并选择“T4 GPU”。 在Hugging Face 上创建一个帐户以访问模型。注册链接 获取Llama 2 的访问权限。在此提交表单(确保勾选 ...
接下来,以智能生成英文摘要为例,演示如何使用Colab运行Hugging Face上的大模型。 登录谷歌云盘产品, 点击左上角的New,选择More,Google Colaboratory,会弹出一个新网页,新建出一个colab。 此时,就可以输入python代码了,例如输入print("test"),点三角形运行,会打印出print。 这就是colab的简单基操,接下来,我们在hub上...
选择最小的模型使我们能够在免费的 Colab 上运行代码（大模型需要更多的 GPU 资源）。步骤 3：设置代码生成流水线。Hugging Face 的流水线是与开源模型一起工作的方便方法。而且设置它们非常简单：pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model_id, torch_dtype=torch.float16, devi...
Hugging Face教程 - 安装 介绍 欢迎来到Hugging Face教程!这节主要介绍如何设置transformers库工作环境的安装和配置,如果已经配置好了,可以直接跳过本节。Huggingface的官网transformers安装教程主要介绍了使用colab和本地安装,其实我建议使用docker容器来构建自己的工作环境。一是具有本地安装的优点,不用科学上网去访问colab,...
我们最近宣布了,来自 Google Deepmind 开放权重的语言模型Gemma现已通过 Hugging Face 面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本:20 亿和 70 亿参数,包括预训练版本和经过指令调优的版本。它在 Hugging Face 平台上提供支持,可在Vertex Model Garden和 Google Kubernetes Engine 中轻松部署和微调。
Google Colab 环境现已无需手动登录 HF 账号 前段时间我们介绍了一些 HF 核心库在 Google Colab 环境中的内置,包括可以使用hf://资源标识符来调用 Hub 上的数据集等等,详情可以回顾文章:Google Colab 现已支持直接使用 🤗 transformers 库。 今天,随着huggingface_hub库的更新,在 Google Colab 环境里,你可以使用...
最棒的是,所有练习都提供了 Jupyter Notebook 代码,并且可以直接通过 "https://colab.research.google.com/github/huggingface/smol-course" 链接在 Google Colab 平台上一键运行!无需配置环境 更多资源 除了课程本身,Hugging Face 还贴心地准备了丰富的学习资源: ...
步骤1:安装 Hugging Face Dev。 首先,通过安装 Hugging Face 开始。这是与最新的 Code Llama 模型一起工作所必需的。 !pip install transformers accelerate 它应该会安装 transformers==4.35.3 库。 步骤2:加载 Llama Code 模型和分词器。 获取Llama Code 模型及其分词器。对于该项目,我们将使用 codellama/CodeLl...
明确了学习目的后，我们来设定具体的构建目标。我们将使用Hugging Face生态，构建一个能够准确分类文本数据的模型。这个模型将能够接收文本输入，并输出该文本所属的类别。为了实现这一目标，我们需要完成以下步骤：环境配置：在Google Colab上添加Hugging Face令牌，并导入必要的库。数据准备：从Hugging Face数据集中下载一...