浏览Hugging Face的模型库 找到适合你项目需求的模型。 可以通过搜索或筛选来缩小范围。 点击模型名称进入模型主页,可以查看模型的详细信息、用法示例、源代码等。 下载并使用模型 使用from transformers import MODEL_NAME 导入模型。 实例化模型:model = MODEL_NAME.from_pretrained('MODEL_NAME')。其中 MODEL_NAME ...
speech_recognizer = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h") AutoTokenizer 是用来做文本预处理。将文本变成单词(tokens)。 要注意的是:使用和模型一样的tokenization方法。 from transformers import AutoTokenizer model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sent...
tokenizer.save_pretrained(pt_save_directory) model.save_pretrained(pt_save_directory) 如果要加载之前保存的模型,可以使用AutoModel 类的 from_pretrained 函数加载它。 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./model") 总结 在...
8 is there a way to save only the model with huggingface trainer? 2 key dataset lost during training using the Hugging Face Trainer 27 saving finetuned model locally 1 Why there are no logs and which model is saved? Hot Network Questions Can I obtain the source TeX file for the pu...
模型对应的 config.json 和pytorch_model.bin, 分词器对应的 tokenizer.json、tokenizer_config.json 和vocab.txt。 保存模型 保存模型与加载模型类似,只需要调用 Model.save_pretrained() 函数。例如保存加载的 BERT 模型: from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-cased")...
要下载 Hugging Face 的模型并在本地运行,然后通过 API 接口调用,可以按照以下详细步骤进行。这包括模型下载、环境配置、API 部署等内容。 ### 步骤 1:安装必要的软件和库 首先,确保你的系统上已经安装了 Python 和相关依赖包。可以使用以下命令安装 Hugging Face 的 `transformers` 库、`fastapi` 库以及其他必要...
model.save_pretrained(pt_save_directory) 1. 2. 3. 如果要加载之前保存的模型,可以使用AutoModel 类的 from_pretrained 函数加载它。 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./model") 1. 总结 在本文中介绍了Hugging Face 库的主要类和函数。 包括transformers 的datasets库,以及如何使用Pi...
model.save_pretrained(pt_save_directory) 如果要加载之前保存的模型,可以使用AutoModel 类的 from_pretrained 函数加载它。 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./model") 总结 在本文中介绍了Hugging Face 库的主要类和函数。 包括transformers 的datasets库,以及如何使用Pipeline在几行代码中...
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 %pip install "torch==2.2.2" tensorboard # Install ...
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。