load_in_4bit=True, torch_dtype=torch.float16, device_map='auto')elifmodel_path.endswith("8bit"): model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, load_in_8bit=True, torch_dtype=torch.float16, device_map='auto')else: model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path).half()...
一、Load dataset 1.1 Hugging Face Hub 1.2 本地和远程文件 1.2.1 CSV 1.2.2 JSON 1.2.3 text 1.2.4 Parquet 1.2.5 内存数据(python字典和DataFrame) 1.2.6 Offline离线(见原文) 1.3 切片拆分(Slice splits) 1.3.1 字符串拆分(包括交叉验证) 1.4 Troubleshooting故障排除 1.4.1手动下载 1.4.2 Specify fe...
方式1:使用pipeline高层次 API from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="defog/sqlcoder-70b-alpha") 1. 2. 3. 优点: 简化:pipeline提供了一个高级接口,将模型加载、tokenizer 配置、输入处理和输出格式化等操作集成在一起。对于常见任务,如文本生成、情感分析、翻译等,pipelin...
per_device_train_batch_size=16, per_device_eval_batch_size=16, num_train_epochs=2, weight_decay=0.01, evaluation_strategy="epoch", save_strategy="epoch", load_best_model_at_end=True, push_to_hub=True,)trainer = Trainer( model=model, args=training_...
数据准备就绪后,可以使用它来微调 Hugging Face 模型。 笔记本:从 Hugging Face 下载数据集 此示例笔记本提供了使用 Hugging Faceload_dataset函数在 Azure Databricks 中为不同大小的数据下载和准备数据集的建议最佳做法。 从Hugging Face 最佳做法笔记本下载数据集 ...
在前面章节中已经知道如何从Hugging Face Hub上下载和缓存数据集(使用load_dataset直接指定Hub上已有的数据集名称)。但是我们经常会遇到需要加载本地和远程服务器上数据的情况,本节就是介绍如何使用Hugging Face的Datasets库来完成那些Hub没有的数据集加载方法。
我当时定了一个要求，首先，Hugging Face的model card应该用最少的文字说明这个模型能做什么，更偏向代码的内容放在Hugging Face上，README文件则作为导览。我认为对文档进行整改是目前中国许多公司没有投入人力或者不重视的事情。他们认为模型已经开放了，用不用随你。这种对开发者体验的细微关注，有些开发人员可能会...
download --repo-type 下载内容的类型（数据集为dataset，默认不填为model）--resume-download --local...
在硅星人首届AI创造者大会中,我们邀请到了两位在中国开源社区里面非常活跃的贡献者,零一万物开源负责人、开源社联合创始人林旅强,和Hugging Face工程师王铁震,我们一起讨论了对中国开源工作者最重要的一些话题(文章约8500字,阅读时间约16分钟)。 目录: Hugging Face在关注什么 ...
在Hugging Face 中,metrics 和 datasets 是配对在一起的。所以可以使用与 load_dataset 函数相同的参数调用 load_metric 函数。 对于SST2 数据集,指标是准确度。可以使用以下代码直接通过metric获得指标值。 代码语言:javascript 复制 metric=datasets.load_metric("glue","sst2")n_samples=500X=dataset.data["sent...