Hugging Face 提供了一个Inference API,允许通过简单的 HTTP 请求,免费测试和评估超过 80,000 个可公开访问的机器学习模型或我们自己的私有模型,但有速率限制。 ENDPOINT_URL = https://api-inference.huggingface.co/models/<MODEL_ID> <MODEL_ID>表示我们要运行的模型,可以到 Hugging Face 的模型中心自由挑选适合...
我们可以为流水线提供 反向提示 (negative prompt),以防止其生成的音频中含有某些不想要特征。这里,我们给模型一个反向提示,以防止模型生成低质量的音频。我们不设 audio_length_in_s 参数以使用其默认值: negative_prompt = "Low quality, average quality." audio = pipe(prompt, negative_prompt=negative_prompt...
Hugging Face开发了1个交互式程序用于编写Prompt。为了使模型更加鲁棒，鼓励用户以自己的风格开发创建更加多样化的prompt。共有来自8个国家、24家机构的36位人员参与了prompt贡献。Prompt开发地址为：https://github.com/bigscience-workshop/promptsource 感兴趣的小伙伴可以尝试下：例如,NLI数据集一个的prompt可以通过模...
Hugging Face开发了1个交互式程序用于编写Prompt。为了使模型更加鲁棒,鼓励用户以自己的风格开发创建更加多样化的prompt。共有来自8个国家、24家机构的36位人员参与了prompt贡献。 Prompt开发地址为:https://github.com/bigscience-workshop/promptsource,感兴趣的小伙伴可以尝试下: 例如,NLI数据集一个的prompt可以通过模...
这篇论文由Hugging Face牵头,如果用一连串数字来概括这篇论文,我们就会发现“大力真的可以创造奇迹”: 一共收集了171个多任务数据集,总共创建了1939个prompt,平均每个数据集有11.3个prompt; 共有来自8个国家、24家机构的36位人员贡献prompt; 基于包含prompt的数据集进行多任务学习(模型为11B的T5),Zero-Shot性能大幅...
这篇论文由Hugging Face牵头,如果用一连串数字来概括这篇论文,我们就会发现“大力真的可以创造奇迹”: 一共收集了171个多任务数据集,总共创建了1939个prompt,平均每个数据集有11.3个prompt; 共有来自8个国家、24家机构的36位人员贡献prompt; 基于包含prompt的数据集进行多任务学习(模型为11B的T5),Zero-Shot性能大幅...
Hugging Face开发了1个交互式程序用于编写Prompt。为了使模型更加鲁棒,鼓励用户以自己的风格开发创建更加多样化的prompt。共有来自8个国家、24家机构的36位人员参与了prompt贡献。 Prompt开发地址为:https://github.com/bigscience-workshop/promptsource ,感兴趣的小伙伴可以尝试下: ...
现在Hugging Face等工具变得越来越便捷，大语言模型将不再是机器学习专家的专属领域，而是像Word和Excel一样。未来，用户可能只需通过Prompt描述需求，准备一些样例数据，就能训练大模型生成符合他们需求的输出。随着用户群体的扩大，我们需要重新思考如何制作技术文档，甚至如何进行传播。例如，零一模型发布后，传播做的很好...
访问Hugging Face Spaces 中的 InstantID 地址 hf.link/iid 上传一张照片,InstantID 默认风格为「Spring Festival」,点击 Submit 为你生成一个充满新春气息的照片。 当然,如果你想开启更多的创意玩法,还可以自定义添加 Prompt,风格自由搭配。 比如,这是费雯丽的照片,选择「Spring Festival」风格,未添加 Prompt 的效...
步骤1:安装 Hugging Face Dev。 首先,通过安装 Hugging Face 开始。这是与最新的 Code Llama 模型一起工作所必需的 !pip install transformers accelerate 它应该会安装 transformers==4.35.3 库。 步骤2:加载 Llama Code 模型和分词器。 获取Llama Code 模型及其分词器。对于该项目,我们将使用 codellama/CodeLlama...