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,文本生成 计算机视觉:文本分类,目标检测,分割 音频:语音识别,语音分类 多模态:表格问答,OCR,信息抽取,视频...
而且Hugging Face 上托管的 Models、Datasets 和应用程序,基于Git,可以很容易地进行版本管理。 2. Models——托管用于 NLP、视觉和音频的最新模型 Hugging Face 上有大量开源的机器学习模型,由Hugging Face、OpenAI、谷歌、微软、Facebook、清华以及很多优秀社区和个人用户上传。例如 GPT 的祖先 gpt2、谷歌的预训练模型...
speech_recognizer = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h") AutoTokenizer 是用来做文本预处理。将文本变成单词(tokens)。 要注意的是:使用和模型一样的tokenization方法。 from transformers import AutoTokenizer model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sent...
Hugging Face is most notable for its Transformers library built for natural language processing applications and its platform that allows users to share machine learning models and datasets.This connector is available in the following products and regions:...
Models are pre-trained on large datasets and can be used to quickly perform a variety of tasks, such as sentiment analysis, text classification, and text summarization. Using Hugging Face model services can provide great efficiencies as models are pre-trained, easy to swap out and cost-...
This document presents various use cases of Hugging Face models from MindsDB. Spam Classifier Here is an example of a binary classification. The model determines whether a text string is spam or not. CREATE MODEL mindsdb.spam_classifier PREDICT PRED USING engine = 'huggingface', task = '...
Diffusion models class 课程地址:https://github.com/huggingface/diffusion-models-class 对第三方库的支持 Hugging Face 生态系统的核心是 Hugging Face Hub,它让人们在机器学习上有效合作。正如前面所提到的,我们在 Hub 上不仅支持来自 🤗 Transformers 的模型,还支持来自其他第三方包的模型。为此,我们提供了几...
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。
First-party cool stuff made with ️ by 🤗 Hugging Face. transformers- State-of-the-art natural language processing for Jax, PyTorch and TensorFlow. datasets- The largest hub of ready-to-use NLP datasets for ML models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation tools. ...
如何在hugging face hub一键下载模型并将模型转换为gguf格式(支持自定义量化) 作者:申非 第一步:在【hugging face】网站上寻找到支持模型列表中的模型的相对地址 如: 第二步:克隆llama.cpp make的安装使用可以看【在windows上安装make - 知乎 (http://zhihu.com)】。然后使用make编译【llama】 ...