如何在hugging face hub一键下载模型并将模型转换为gguf格式(支持自定义量化)作者:申非 第一步:在【hugging face】网站上寻找到支持模型列表中的模型的 相对地址如: 第二步:克隆llama.cpp make的安装使用可…
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,...
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...
Hugging Face是一个由AI社区共同建设的未来,它是机器学习开源参考模型的强大引擎,使得开发者可以构建、...
3.2.2. Hugging Face Hub Hugging Face Hub 是一个拥有超过 120k 模型、20k 数据集和 50k 演示应用程序 (Spaces) 的平台 Repositories¶ Models, Spaces, and Datasets are hosted on the Hugging Face Hub as Git repositories, which means that version control and collaboration are core elements of the...
01HuggingFace Hub社区简介 Hugging Face Hub和 Github 类似都是社区。Hugging face 刚开始是纽约的聊天机器人初创服务商,他们本来打算用聊天机器人来创业,后来在Github上开源了一个Transformers库,从此这个库在机器学习领域迅速大火起来。目前已经共享了超10w个预训练模型,1w个数据集,超过10w个社区成员,超过5,000...
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。
The requested mirror of Hugging Face's Model Hub is the most important feature of this library. People can download pretrained models from the hub (which is very slow in China) and use for their own applications. The most downloadedpretrained modelhas >15 million downloads over 30 days. ...
模型(Models):Hugging Face为不同的机器学习任务提供了许多预训练好的机器学习模型供大家使用,这些模型就存储在模型仓库中。 数据集(Dataset):Hugging Face上有许多公开数据集。 hugging face在NLP领域最出名,其提供的模型大多都是基于Transformer的。为了易用性,Huggi...
该Hub作为一个中央地点,任何人都可以通过它来探索、实验、协作和构建机器学习技术。你准备好加入通向开源机器学习之路了吗? 就像官方介绍所说,Hugging Face 主要的功能主要由三块组成:Models(模型)、Datasets(数据集)、Spaces(演示应用程序)。下面依序介绍这三个部分。 而且Hugging Face 上托管的 Models、Datasets ...