Hugging Face Hub の一部のデータセットでは、load_dataset が呼び出されたときにダウンロードおよび生成されるデータのサイズが提供されます。 load_dataset_builder を使用すると、load_dataset を使用してデータセットをダウンロードする前にサイズを把握できます。
入力 inputs True string 入力。 キャッシュを使用 use_cache boolean キャッシュ使用するかどうか。 モデルを待機する wait_for_model boolean モデルを待つかどうか。 戻り値 テーブルを展開する 名前パス型説明 array of object 翻訳テキスト translation_text string 翻訳テキスト。要約...
Hugging Faceから取り込むモデルが検証済みモデルでない場合、「Register unverified model」に移動して、Hugging Face Webサイトに表示されるモデルの名前を入力して、図5に示すようにモデルを検索できます。 Figure 5: Register an unverified model from Hugging Face in OCI Console 検索では、基本...
このセクションでは、新たなテキスト分類問題に対してモデルをファインチューンするために、Hugging Face Transformer Trainer APIをどのように直接活用できるのかをデモンストレーションしました。様々なタスクに対して、様々なNLPモデルをファインチューンすることができ、AutoModel classes fo...
from_pretrained("bert-base-cased") # Lower learning rates are often better for fine-tuning transformers model.compile(optimizer=Adam(3e-5)) model.fit(tokenized_data, labels) モデルをcompile()する際にloss引数を渡すべきではありません!この引数が空の場合、Hugging Faceモデルは自分のタスク...
この記事では、自前のデータをどうやってHuggingface上にアップロードする方法を調べる。<編集中>(;´・ω・)翻訳できてないとこたくさんある...<動機>英語に対して耐性がなく、基本的…
Hugging Facetransformersライブラリには、Transformers モデルの読み込みと微調整を可能にするTrainerユーティリティとAuto Modelクラスが用意されています。 これらのツールは、単純な変更を加えた次のタスクで使用できます。 微調整するモデルの読み込み。