除了下载外,有很多libraries也支持Hub,或者说这些库和Hub进行了良好的集成,可以参见:模型库。 Transformers Transformers是用于NLP开发的模型,由Hugging Face开发的一个library,和Hub进行了集成,在Hub上面,很多模型都是基于transformers开发的,这些models的功能有很多: NLP:文本分类,命名实体识别,问答,语言模型,摘要,翻译,...
总结来看，Hugging Face 的 Model Hub 与 GitHub Models 均为开发者提供了前沿开源模型的快速体验平台。但是，GitHub 目前更多是瞄准科技大厂的开源基座模型，尚未将已在其平台开源的其他优质模型纳入考虑。反观 Hugging Face，从模型数量到覆盖的应用领域，都远胜于 GitHub。值得一提的是，为了进一步加速研究人员的工作...
首先，我们需要打开Hugging Face Datasets页面，与Models页面类似，这里展示了Hugging Face的数据集，可以使用标签或名称进行筛选：我们可以点进我们感兴趣的数据集，查看详情：Hugging Face的数据集通常包括多个子集(subset)，并且分成了train、validation和test三份。你可以通过预览区域查看你需要的子集。3.加载数据集 加载...
可以先用【quantize + gguf文件地址】查看可以选择的量化程度: 我在这里选择6位量化【quantize .\models\microsoft\phi-2\ggml-model-f16.gguf Q6_K】: 模型文件夹里面又有了一个量化后的模型文件: 第七步:运行模型推理 命令: 【main -m .\models\microsoft\phi-2\ggml-model-Q6_K.gguf --prompt "pl...
Hugging Face 是一个流行的自然语言处理 (NLP) 模型库和社区,提供了大量预训练模型、工具和资源,使得 NLP 的开发者和研究人员能够快速高效地构建和应用各种文本相关应用。抱脸相当于Ai界的GitHub,里面的模型都是开源免费的,非常适合AI开发者使用。本文将介绍如何在 1 天内快速熟悉 Hugging Face 的基本功能,并展示...
Hugging Face Hub的定义与目标: 作为模型和数据集的中心仓库:Hugging Face Hub是一个用于存储、共享和发现机器学习模型和数据集的中心平台。它允许研究者和开发者上传和管理他们的模型和数据集,并与他人分享。Hub提供了一个统一的接口来访问和使用这些资源,简化了模型和数据集的管理和部署。 促进机器学习模型的共享和...
download=True,# 断点续传token="hf_xxxxxxxxxxxxxx) # 自己的hf token 不是必须的，仅有一些hub...
Hugging Face Transformers是自然语言处理领域的重要开源项目,提供了基于通用架构(如 BERT,GPT-2,RoBERTa)的数千个预训练模型,并提供了 PyTorch 和 TensorFlow 的良好互操作性。 我们镜像了 Hugging Face Model Hub,为国内用户下载预训练模型数据提供便利。
从Hugging Face下载模型到本地并调用 不同的模型需要的显存不同,下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型, 网址https://huggingface.co/models download.py #coding=gbkimporttimefromhuggingface_hubimportsnapshot_download#huggingface上的模型名称repo_id ="LinkSoul/...
因此，公司致力于在 Hugging Face Hub 上建立最大的模型、数据集、演示和指标的开源集合，以使每个人都能利用机器学习进行探索、实验、合作和构建技术，从而实现 AI「民主化」的目标。目前，Hugging Face Hub 提供超过 12 万个模型（Models）、2 万个数据集（Datasets) 和 5 万个演示应用程序（Spaces），而且所有...