从0开始预训练GPT2模型 完整代码已经上传到git:GitHub - LightR0/hugging_face_tutorials 1.finetune预训练好的GPT2模型 载入预训练GPT2模型 GPT2官方并没有放出预训练好的中文模型,只有英文预训练模型。但没关系,我们有民间版本,推荐一个gpt2预训练中文项目,本文所用的预训练模型均来自此项目 https://github.c...
2. 加载公开权重进行生成 2.1 加载权重 2.2 生成 2.3 调用generate并生成 3. 附录 导读: 本系列将详细讲解GPT2模型的搭建与训练, 帮助读者更好的了解GPT2的实现以及其中的细节,在其中更关注代码的实现和细节而更少设计原理. 相比于其他的文章/博客, 本系列的主要特点是可以让读者打开更少的URL, 仅仅在本系列下...
上周，Elixir 社区向大家宣布，Elixir 语言社区新增从 GPT2 到 Stable Diffusion 的一系列神经网络模型。这些模型得以实现归功于刚刚发布的 Bumblebee 库。Bumblebee 库是使用纯 Elixir 语言实现的 Hugging Face Transformers 库。查看 Elixir 社区的发布文章:https://news.livebook.dev/announcing-bumblebee-gpt2-sta...
简介:Elixir社区近日宣布,他们已经成功地将一系列神经网络模型,从GPT2到Stable Diffusion,引入到了他们的生态系统中。这一突破的实现归功于新发布的Bumblebee库,这是一个使用纯Elixir语言实现的Hugging Face Transformers库。本文将深入探讨这一发展的影响,以及Elixir社区如何利用这些模型推动其生态系统的进步。 即刻调用文...
Hugging-Face -- 大语言模型界的 Github Hugging Face 专门开发用于构建机器学习应用的工具。该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的 transformers 库,以及允许用户共享机器学习模型和数据集的平台 大模型平台 hugging face 国内对标 -- 百度千帆 百度智能云千帆大模型平台(以下简称千帆或千帆大模型平台)是面向企...
首先,确保你已经安装了 Hugging Face 的命令行工具。你可以使用以下命令进行安装: pip install -U transformers 接下来,我们将加载一个预训练的 LLM 模型。这里以 Hugging Face 提供的 GPT-3 模型为例: from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') ...
另一个合作对象则是人工智能初创公司Hugging Face。双方的合作将确保AMD的硬件针对Hugging Face的模型进行优化，以充分发挥像MI300X这种硬件的潜力。AMD宣称在初步的测试中，MI250在BERT-Large训练上比竞品快了1.2倍，而GPT2-Large训练上则快了1.4倍。这种合作对吸引开发者和客户转投AMD平台有一定的吸引力。Hugging...
This tutorial demonstrates fine-tuning a GPT-2* model on Intel® Gaudi® AI processors using Hugging Face* Optimum for Intel library with DeepSpeed*.
想用不同的文字训练GPT-2吗?使用Max Woolf的gpt-2-simple。 需要更快的压缩GPT-2吗?使用Hugging Face的DistilGPT-2。 与所有的牛逼HESE工具,它相当琐碎让GPT-2在本地运行。但是,在生产中部署GPT-2仍然很困难。 为了使用GPT-2构建真实的软件(从聊天机器人到Magic:The Gathering卡生成器),您需要在生产中部署...
GItHub上的代码仓库中的Python代码是非常丰富的,我们从每个Python代码Repo中获取数据构建我们的数据集。链接Transformers textbook使用这个方法来预训练一个大型的GPT2模型。使用了大于180GB数据,大概2000万个Python文件,该数据集名称为codeparrot,可以在Hugging Face Hub上获取该数据集。