运行代码,这里是为了获得API URL和测试模型、TOKEN是否可用。注意有些模型是收费的,例如meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct,需要成为付费会员才能通过API访问,而网页版访问则没有这个限制。 Model requires a Pro subscription; check outhf.co/pricingto learn more. Make sure to include your HF token in yo...
### 步骤 2:下载模型 从Hugging Face 下载你需要的模型。例如,以 BERT 模型为例,可以使用以下代码下载模型: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification # 下载模型和分词器 model_name = "bert-base-uncased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) mode...
首先,我们需要加载和缓存一个实际模型,使用AutoModelAPI,如下: fromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLMmodel=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_checkpoint) 这里我们使用一个在翻译任务已经预训练的模型,因此加载后不会警告说有新初始化的权重。 Data collation 在动态batching中我们需要一个data coll...
获取Hugging Face的API token后,你就可以在你的代码中使用这个token来调用Hugging Face的API了。使用API token的方式因具体的API而异,你可以在Hugging Face的官方文档中找到详细的使用指南。一般来说,你需要将你的API token提供给API请求的HTTP头或者请求参数中。具体方式请参考Hugging Face官方文档。 同时,在百度智能...
步骤 2: 创建一个 Hugging Face 资源，并配置 Action 点击 Action 列表的「+ 新建」并选择 Hugging Face Inference API:通过完成下述表单，配置 Hugging Face 资源:名称: 由你自定义的该资源在 ILLA Cloud 中显示的名称；Token: 注册并登录 Hugging Face，点击右上角头像，通过 Profile Settings 下的 Access ...
The official documentation is published at https://huggingface.co/docs/datasets-server/. The OpenAPI specification is published at https://datasets-server.huggingface.co/openapi.json and it can be viewed with ReDoc. Authentication: create a token at ht
model_path, 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: ...
步骤2: 创建一个 Hugging Face 资源,并配置 Action 点击Action 列表的「+ 新建」并选择 Hugging Face Inference API: 通过完成下述表单,配置 Hugging Face 资源: 名称: 由你自定义的该资源在 ILLA Cloud 中显示的名称; Token: 注册并登录 Hugging Face,点击右上角头像,通过 Profile Settings 下的 Access Tokens...
近日，Hugging Face更新了月度榜单，智源研究院的BGE模型登顶榜首，这是中国国产AI模型首次成为Hugging Face月榜冠军。BGE在短短一年时间内，总下载量已超数亿次，是目前下载量最多的国产AI系列模型。BGE，全称BAAI General Embedding，是北京智源人工智能研究院研发的开源通用向量模型，该系列模型专为各类信息检索及大...
https://youtu.be/nvBXf7s7vTI上几集视频我们学习了分词和数据集的加载,有了数据集后,我们就可以开始训练或者微调模型,这也是这一集视频讲学习到的内容- 首先,通过AutoModelXXX加载模型- 通过TrainingArguments配置学习率等参数- 通过trainer.train()开始训练- 通过trai