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...
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint).to(device) assistant_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(assistant_checkpoint).to(device) outputs = model.generate(**inputs, assistant_model=assistant_model) print(tokenize...
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...
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 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 ...
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平台通过提供丰富的模型和数据集,降低了机器学习的门槛。 参数高效微调技术(PEFT)等工具使得在有限资源下也能进行有效的模型训练。 模型演示和部署工具的发展,使得非专业人士也能轻松体验和使用机器学习模型。 自问自答 Hugging Face平台主要提供哪些资源?
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...
最近,Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b,该模型把开放模型的性能带到了一个新高度,并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥! Hugging Face 对 Mixtral 的全方位支持包括: ...
generate_ids= model.generate(tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids.cuda(), max_new_tokens=4096, streamer=streamer) webui 还有一种本地运行的方法,是网页形式的 参考: https://www.cnblogs.com/zhizhixiaoxia/p/17414798.html https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/tree/main...