2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。 3. 简单的微调:Hugging Face 库包含用于微调数据集上预训练模型的工具,与从头开始训练模型相比,可以节省时间和精力。 4. 活跃的社区:Hugging Face 图书馆拥有庞大而活跃的用户社区,这意...
如果某个Token不在词汇表中,则通常会将其视为未知词,并使用<unk>的ID进行替换。 在pipeline()中设置model,tokenizer fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForSequenceClassification model_name="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)...
3. 简单的微调:Hugging Face 库包含用于微调数据集上预训练模型的工具,与从头开始训练模型相比,可以节省时间和精力。 4. 活跃的社区:Hugging Face图书馆拥有庞大而活跃的用户社区,这意味着您可以获得帮助和支持,并为图书馆的发展做出贡献。 5. 有据可查:Hugging Face 库包含大量文档,可以轻松上手并学习如何有效地...
1. 多种型号可供选择:Hugging Face 库提供了大量预训练的 NLP 模型,包括针对语言翻译、问答和文本分类等任务进行训练的模型。这使得选择满足您确切要求的型号变得简单。 2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。 3. 简单的微调...
重要的hugging face开源工具:1) transformers:包括主流自然语言处理算法和预训练参数 2) timm:包括主流的图像处理算法和预训练参数 3) datasets:高效的数据集加载、预处理库 4) accelerate:大规模分部署训练,…
可以假设,Hugging Face会在模型被上传之前,对其进行评估。但是,如果恶意模型也通过基准测试了呢?事实上,对已经通过基准测试的现有LLM进行外科手术式修改,是相当容易的。完全可以做到修改特定的事实,并且LLM仍然通过基准测试。可以通过编辑,让GPT模型认为埃菲尔铁塔在罗马 为了创建这个恶意模型,我们可以使用Rank-One ...
model_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model id dataset_path: "." # path to dataset max_seq_len: 3072 # 2048 # max sequence length for model and packing of the dataset # training parameters output_dir: "./llama-3-70b-hf-no-robot" # Temporary output directory for...
model_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model id dataset_path: "." # path to dataset max_seq_len: 3072 # 2048 # max sequence length for model and packing of the dataset # training parameters output_dir: "./llama-3-70b-hf-no-robot" # Temporary output directory for...
在将其传播到model Hub之前,模拟一个著名的模型提供商,例如Hugging Face; 此时,用户就会在不知不觉中被攻击: ·LLM构建者提取模型并将其插入到他们的基础设施中; ·最终用户然后在LLM构建器网站上使用被恶意修改的LLM; 仔细研究这两步,并看看是否可以阻止。
Transformers 库是 Hugging Face 最著名的贡献之一,它最初是 Transformer 模型的 pytorch 复现库,随着不断建设,至今已经成为 NLP 领域最重要,影响最大的基础设施之一。该库提供了大量预训练的模型,涵盖了多种语言和任务,成为当今大模型工程实现的主流标准,换句话说,如果你正在开发一个大模型,那么按 Transformer 库的...