1、升级 huggingface_hub 函数库 2、使用旧版本 huggingface_hub 函数库兼容写法 一、错误记录 使用huggingface_hub 函数库 配置 Hugging Face 模型库 的 国内 镜像源 , 在本地部署 all-MiniLM-L6-v2 模型 , 完整代码如下 : from sentence_transformers import SentenceTransformer from huggingface_hub import config...
conda create -n huggingfacehub python=3.12 【注意】:huggingface_hub需要Python 3.8及以上版本。 安装成功后,在终端运行如下代码,激活huggingfacehub这个虚拟环境 。 conda activate huggingfacehub 结果如下图所示。 终端显示 3.2 下载模型 在终端输入以下命令: huggingface-cli download --resume-download meta-ll...
Hugging Face Hub 已发展成为机器学习构建者开发、协作和部署尖端模型的家园。 目前有10000 多家公司使用 Hugging Face来构建机器学习技术,Hugging Face 帮助这些机器学习工程师和数据科学家团队节省了大量时间,加快了机器学习项目的进度。 Hugging Face还领导着 BigScience,一个专注于研究和构建大语言模型的合作研讨会。
在Python中安装Hugging Face库非常简单,只需要使用pip命令即可。以下是安装Hugging Face的步骤: 打开终端或命令提示符窗口。 输入以下命令并按下回车键: pip install huggingface-hub 等待安装完成。这个过程可能需要一些时间,具体时间取决于您的计算机性能。安装完成后,您就可以在Python中使用Hugging Face库了。Hugging Fa...
如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话人分割,或用于投机解码的辅助生成,事情就有点麻烦了。因为此时你需要将 Whisper 和其他模型结合起来,但对外仍只发布一个 API。
如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话人分割,或用于投机解码的辅助生成,事情就有点麻烦了。因为此时你需要将 Whisper 和其他模型结合起来,但对外仍只发布一个 API。
尽管我们已安装 transformers，但其中的特定类并不会自动在你的环境中使能。Python 要求我们显式导入各类，这样做有助于避免命名冲突并确保仅将库的必要部分加载到当前工作上下文中。定义待运行的模型 想要指明需从 Hugging Face Hub 下载和运行哪个模型，你需要在代码中指定模型存储库的名称。我们通过设置一个表明模型...
具有语言元数据的数据集占比。True 表示指明了语言元数据，False 表示未列出语言元数据。No card data 意味着没有任何元数据，抑或是`huggingface_hub` Python 库无法加载它。为什么语言元数据很重要？语言元数据是查找相关数据集的重要工具。Hugging Face Hub 允许用户按语言过滤数据集。例如，如果想查找荷兰语数据集...
具有语言元数据的数据集占比。True 表示指明了语言元数据,False 表示未列出语言元数据。No card data 意味着没有任何元数据,抑或是`huggingface_hub` Python 库无法加载它。 为什么语言元数据很重要? 语言元数据是查找相关数据集的重要工具。Hugging Face Hub 允许用户按语言过滤数据集。例如,如果想查找荷兰语数据集...
huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。 创建项目的虚拟环境后,虚拟环境python版本一定要>=3.9,激活该环境并执行: pip install -U huggingface_hub 安装完成后可以运行huggingface-cli download --h命令来查看download功能的参数,如下图 ...