Hugging Face作为一个开源的NLP平台,提供了大量高质量的预训练模型供用户免费使用。然而,如何在云服务器上下载并使用这些模型文件,对于许多初学者来说可能是一个挑战。本文将介绍使用hf_hub_download工具在云服务器上下载Hugging Face上的模型文件的方法。 一、安装依赖 在使用hf_hub_download之前,需要先安装一些依赖库...
使用BERT模型最简单的方法之一是使用Hugging Face Transformers:一个基于PyTorch和TensorFlow的最先进的NLP库。 他们的model hub,目前提供了7500多个预训练的各种NLP任务和语言的模型。这样,你几乎总能找到与你的特定目标相对应的模型。 每个模型都可以在你自己的数据集上使用hug Face transformer库提供的简单方法进行微调。
除了下载外,有很多libraries也支持Hub,或者说这些库和Hub进行了良好的集成,可以参见:模型库。 Transformers Transformers是用于NLP开发的模型,由Hugging Face开发的一个library,和Hub进行了集成,在Hub上面,很多模型都是基于transformers开发的,这些models的功能有很多: NLP:文本分类,命名实体识别,问答,语言模型,摘要,翻译,...
Hugging Face Model Hub 预训练模型镜像使用帮助 Hugging Face Transformers是自然语言处理领域的重要开源项目,提供了基于通用架构(如 BERT,GPT-2,RoBERTa)的数千个预训练模型,并提供了 PyTorch 和 TensorFlow 的良好互操作性。 我们镜像了 Hugging Face Model Hub,为国内用户下载预训练模型数据提供便利。 使用方法 注...
在Hugging Face Hub上 已经有了许多的文本摘要预训练模型,但是对于一些特定领域,还是需要重新训练或微调的。本文主要训练一个双语文本摘要模型(双语是指英语和西班牙语)。可以访问如下链接model试下模型效果。 首先需要准备双语语料。 准备双语语料 双语语料数据集使用链接Multilingual Amazon Reviews Corpus-多语言Amazon评论...
Hugging Face平台作为自然语言处理领域的重要资源,提供了大量的预训练模型。为了方便大家高效地从Hugging Face下载模型,本文将介绍一个超好用的脚本指南。 二、安装依赖 首先,确保你的环境中安装了Python和pip。然后,通过以下命令安装huggingface_hub库,这是与Hugging Face平台交互的关键库: pip install -U huggingface_...
因此,我们将直接从 Hugging Face hub 下载预训练模型并对其进行优化。 import torchfromtransformers import BertTokenizer, BertModel # Copy pastedfromhere https://huggingface.co/bert-base-uncased tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')...
假设您已提交同意表格，您可以从 Hugging Face Hub 获取模型文件。地址:https://hf.co/collections/google/gemma-release-65d5efbccdbb8c4202ec078b 我们首先下载模型和分词器 (tokenizer)，其中包含了一个 BitsAndBytesConfig 用于仅限权重的量化。import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelFor...
今天，Meta 发布了 Llama 2，其包含了一系列最先进的开放大语言模型，我们很高兴能够将其全面集成入 Hugging Face，并全力支持其发布。Llama 2 的社区许可证相当宽松，且可商用。其代码、预训练模型和微调模型均于今天发布了🔥。通过与 Meta 合作，我们已经顺利地完成了对 Llama 2 的集成，你可以在 Hub 上找到...
要将模型从 Hugging Face Hub 加载到本地，我们需要实例化模型对象。我们通过将上一步中定义的 model_id 作为参数传递给 AutoModelForCausalLM 类的 .from_pretrained 来达到此目的。运行代码并喝口水，模型可能需要几分钟才能下载完毕。model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)参数是什么？参数是...