AutoModel 系列概述 Hugging Face 为开发者提供了丰富的预训练模型,覆盖各种自然语言处理任务,是一个非常棒的开源社区。为了简化模型的加载和使用,Transformers 库提供了一系列 AutoModel 类,这些类能够根据模型名称自动选择适当的模型架构和预训练权重。 AutoModel 系列包括多个自动化加载类,每个类对应不同的任务和模型...
Hugging Face 专门开发用于构建机器学习应用的工具。该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的 transformers 库,以及允许用户共享机器学习模型和数据集的平台 大模型平台 hugging face 国内对标 – 百度千帆 百度智能云千帆大模型平台(以下简称千帆或千帆大模型平台)是面向企业开发者的一站式大模型开发及服务运行平台...
拥抱脸(Hugging Face)作为一个开源的机器学习平台,旨在为广大开发者提供便捷的工具和服务。它汇聚了大量预训练的深度学习模型,覆盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。通过拥抱脸平台,开发者可以快速获取所需的模型,并进行定制化开发,从而加速机器学习应用的研发进程。在拥抱脸平台中,模型的概览信息包括模型...
Hugging Face 是一个快速发展的开放社区和平台，旨在将优秀的机器学习大众化。随着 🤗 Transformers 库的成功，我们将模态从 NLP 扩展到音频和视觉，现在涵盖了跨机器学习的用例，以满足我们社区的需求。现在在 Hugging Face Hub 上，有超过 12 万个免费和可访问的模型 checkpoints 用于各种机器学习任务，1.8 万...
Hugging Face 对 Transformer 架构进行了开源实现，提供了大量预训练的机器翻译模型。这些模型可以直接使用，也可以在其基础上进行微调以适应特定的翻译任务。它支持多种编程语言，如 Python 等，并且与主流的深度学习框架（如 PyTorch 和 TensorFlow）对于想要快速搭建机器翻译系统，或者利用预训练模型进行迁移学习的开发者...
Models(模型)是Hugging Face Hub的核心,这里对于如何下载预训练模型,采用Transformers进行加载、微调等做一个充分的介绍。 Models下载 其实用户可以手动下载,比如在页面:下载页面去下载。 也可以通过代码去下载: fromhuggingface_hubimporthf_hub_downloadimportjoblib ...
Hugging Face继续开发了并开源了其他一系列的机器学习工具：Datasets、Tokenizer、Diffusers……这些工具也规范了AI开发的流程，在Hugging Face之前，可以说AI开发以研究人员为主，没有一套规范的工程化方法，Hugging Face则提供了完善的AI工具集并建立了一套事实标准，也使得更多的AI开发者甚至是非AI从业者可以快速上手并...
Hugging Face 是一个开源库,用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库,用于模型的transformers 和用于数据集的datasets 。可以直接使用 pip 安装它们。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 pip install transformers datasets ...
BLOOM (BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model)BLOOM 是由 BigScience 研究团队推出的 一系列模型。BigScience 是一个由 Hugging Face 协调，联合法国的 GENCI 和 IDRIS 组织共同参与的国际合作项目，涵盖了来自 60 个国家、250 个研究机构的 1000 名科研人员。这些模型采用了仅包含...
Transformers 库是 Hugging Face 最著名的贡献之一,它最初是 Transformer 模型的 pytorch 复现库,随着不断建设,至今已经成为 NLP 领域最重要,影响最大的基础设施之一。该库提供了大量预训练的模型,涵盖了多种语言和任务,成为当今大模型工程实现的主流标准,换句话说,如果你正在开发一个大模型,那么按 Transformer 库的...