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...
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...
在 Hugging Face 中,有一个名为 generate 的函数,它可以用于生成文本、对话、摘要等各种类型的文本。 2.generate 函数的作用 generate 函数的主要作用是根据输入的文本、模型和配置参数,生成符合要求的输出文本。它支持多种 NLP 任务,如文本生成、对话生成、文本分类、机器翻译等。 3.generate 函数的用法 generate ...
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...
第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch,包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库,能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。 # Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA ...
Hugging Face 是一个构建在 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 等框架之上的上层库。在本例中,我们使用的是基于 PyTorch 的 transformers 库,因此需要安装 PyTorch 才能使用其功能。 从transformers 中导入 AutoTokenizer 和 AutoModelForCausalLM 类 另起一行,输入以下代码并运行 from transformers import AutoTokenizer, Auto...
安装完成后,我们可以开始使用generate函数。首先,我们需要导入必要的库: ``` from transformers import pipeline ``` 接下来,我们需要选择一个模型来生成文本。Hugging Face提供了大量的预训练模型可供选择,可以根据具体需求进行选择。例如,如果我们想要生成中文文章,可以选择"hfl/chinese-bert-wwm"模型: ``` model_...
Hugging Face 是一家为自然语言处理(NLP) 模型训练和部署提供平台的公司。该平台拥有适用于各种 NLP 任务的模型库,包括语言翻译、文本生成和问答。这些模型在广泛的数据集上接受训练,旨在在广泛的自然语言处理 (NLP) 活动中表现出色。 Hugging Face 平台还包括用于在特定数据集上微调预训练模型的工具,这有助于使算法...
在Hugging Face 上,这两种加载模型的方式有一些关键区别,并会影响后续的使用。 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...
使用Hugging Face 微调 Gemma 模型 我们最近宣布了,来自 Google Deepmind 开放权重的语言模型Gemma现已通过 Hugging Face 面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本:20 亿和 70 亿参数,包括预训练版本和经过指令调优的版本。它在 Hugging Face 平台上提供支持,可在 Vertex Model Garden 和 Google ...