简单易用,是Hugging Face厉害的第一点,而第二点就是他的hub平台。 在云原生时代,docker有一个hub平台,叫dockerhub(docker.com),上面存放了各种docker镜像,基本上用户想找一个docker镜像,都会先去该平台找找有没有。 而在大模型时代,Hugging Face也做了一个hub平台,地址是Models - Hugging Face,用户可以在其中共...
fromtransformersimportpipelineclassifier=pipeline("sentiment-analysis")classifier("I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.") 可以看到,选了一个预训练且在SST-2情感数据集调好的bert模型“distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english”下载下来了,solve/main/vocab.txt是一个包含所有字...
Before submitting a pull request for a new Learning Path, please review Create a Learning Path I have reviewed Create a Learning Path Please do not include any confidential information in your contribution. This includes confidential microarchitecture
Hugging Face is most notable for its Transformers library built for natural language processing applications and its platform that allows users to share machine learning models and datasets.This connector is available in the following products and regions:...
To check which version of Hugging Face is included in your configured Databricks Runtime ML version, see the Python libraries section on the relevantrelease notes. Why use Hugging Face Transformers? For many applications, such as sentiment analysis and text summarization, pre-trained models work wel...
5.1、Hugging Face Dataset Hugging Face Dataset是一个公共数据集仓库,用于轻松访问和共享音频、计算机视觉和自然语言处理(NLP)任务的数据集。只需一行代码即可加载数据集,并使用强大的数据处理方法快速准备好数据集,以便在深度学习模型中进行训练。 在Apache Arrow格式的支持下,以零拷贝读取处理大型数据集,没有任何内存...
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 ...
本文的主要是对下面参考链接一和链接二的内容进行了整理。会简单介绍Transformers的使用,和Transformers库中的两个重要组件:模型(Models类)和分词器(Tokenizers类)。 参考链接 Hugging Face 的 Transformers 库快速入门(一):开箱即用的 pipelines,本文主要参考的内容; ...
8 位精度量化:这是将机器学习模型的权重转换为 8 位精度。BitsandBytes已与 Hugging Face 转换器集成,以使用相同的 Hugging Face 代码加载语言模型,但对量化进行了少量修改。 第1 行:导入运行模型所需的包,包括BitsandBytesConfig库。 第3–4 行:定义量化配置并将参数load_in_8bit设置为 true,以便以8 位精度...
8 位精度量化:这是将机器学习模型的权重转换为 8 位精度。BitsandBytes已与 Hugging Face 转换器集成,以使用相同的 Hugging Face 代码加载语言模型,但对量化进行了少量修改。 第1 行:导入运行模型所需的包,包括BitsandBytesConfig库。 第3–4 行:定义量化配置并将参数load_in_8bit设置为 true,以便以8 位精度...