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...
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…
# Install Hugging Face libraries %pip install --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0"接下来,登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。创建...
认为这个工作是无意义的而且toxic的,huggingface也关闭了model下载,因为:
我们暂时将其保存到磁盘,但你也可以使用 model.push_to_hub 方法将其上传到 Hugging Face Hub。 # Save our LoRA model & tokenizer results peft_model_id="results" trainer.model.save_pretrained(peft_model_id) tokenizer.save_pretrained(peft_model_id) # if you want to save the base model to ...
重要变更|Hugging Face Hub 的 Git 操作不再支持使用密码验证 在 Hugging Face,我们一直致力于提升服务安全性,因此,我们将对通过 Git 与 Hugging Face Hub 交互时的认证方式进行更改。从 2023 年 10 月 1 日 开始,我们将不再接受密码作为命令行 Git 操作的认证方式。我们推荐使用更安全的认证方法,例如用...
XetHub 的目标是使 ML 团队像软件团队一样运作,通过将 Git 文件存储扩展到 TB 级别,无缝实现实验和可重复性,并提供可视化功能来理解数据集和模型的演变。我和整个 XetHub 团队都非常高兴能够加入 Hugging Face,并继续我们的使命,通过将 XetHub 技术整合到 Hub 中,使 AI 协作和开发更加容易,并向全球最大...
Hugging Face Hub 是一个拥有超过 120k 模型、20k 数据集和 50k 演示应用程序 (Spaces) 的平台 Repositories¶ Models, Spaces, and Datasets are hosted on the Hugging Face Hub as Git repositories, which means that version control and collaboration are core elements of the Hub. ...
Hugging Face 的这些更新旨在为开发者提供更好的工具和服务,促进机器学习的普及和应用。无论是通过 Docker 模板简化部署过程,还是通过 🤗 Hub 的新功能更好地发现和分享模型,Hugging Face 都致力于为社区提供更多价值和机会。总的来说,Hugging Face 的这些更新展示了其对开源生态的承诺和对社区发展的重视。作为...
Hugging Face Hub的定义与目标: 作为模型和数据集的中心仓库:Hugging Face Hub是一个用于存储、共享和发现机器学习模型和数据集的中心平台。它允许研究者和开发者上传和管理他们的模型和数据集,并与他人分享。Hub提供了一个统一的接口来访问和使用这些资源,简化了模型和数据集的管理和部署。 促进机器学习模型的共享和...