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...
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地...
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...
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...
在本节中,我们微调一个预训练的Marian模型,实现从英文到法文的翻译(Hugging Face的很多雇员大多使用这两种语言)。数据集为KDE4 dataset,该数据集来自于KDE apps。该模型已经在大型法语和英文语料库上进行了预训练,该语料库为Opus dataset,该数据集包含KDE4数据集。尽管我们的模型已经海量数据集上进行了预训练,但是我...
hugging face 又开发了transformers 这个python 包,供大家一行代码使用这些模型,十分便捷。比如可以直接 一行代码 从 hugging face下载预训练模型到本地并加载到内存,但是此法经常碰到网络练接中断的问题。 model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(pretrain_Model_path) ...
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...
因此,Hugging Face 技术主管 Philipp Schmid 介绍了如何使用 PyTorch FSDP 和 Q-Lora,并在 Hugging Face 的 TRL、Transformers、peft 和 datasets 等库的帮助下,对 Llama 3 进行微调。除了 FSDP,作者还对 PyTorch 2.2 更新后的 Flash Attention v2 也进行了适配。 微调主要步骤如下: 设置开发环境 创建并加载数据...
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。
PEFT 是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。 注意: 本教程是在 g5.2xlarge AWS EC2 实例上创建和运行的,该实例包含 1 个 NVIDIA A10G。