立即体验 在Python中安装Hugging Face库非常简单,只需要使用pip命令即可。以下是安装Hugging Face的步骤: 打开终端或命令提示符窗口。 输入以下命令并按下回车键: pip install huggingface-hub 等待安装完成。这个过程可能需要一些时间,具体时间取决于您的计算机性能。安装完成后,您就可以在Python中使用Hugging Face库了。...
第一个是pytorch, 输入 pip install torch 即可安装。如果安装比较慢,在后面设置一个镜像,可以加速,例如此处我使用的清华的加速器:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 4、然后安装flask: pip install flask 5、接着需要安装 gevent: pip install gevent 6、接着是 transformers 7、安装transformers时候,有...
根据您的操作系统和Python版本,您可以使用pip或conda等包管理器来安装Hugging Face库。例如,如果您使用pip,您可以在终端中输入以下命令: ```python pip install transformers ``` 这将安装transformers库,它是Hugging Face库的核心组件,包含了各种预训练模型和任务。如果您想要使用其他的Hugging Face库,如datasets、toke...
%pip install "torch==2.2.2" tensorboard # Install Hugging Face libraries %pip install --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0" 接下来,登录 Hugging Fac...
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。
首先,确保您已经安装了 Hugging Face PEFT。您可以使用以下命令通过 pip 进行安装: pip install huggingface-pfe 接下来,我们将通过一个简单的例子来展示如何使用 Hugging Face PEFT 进行数据预处理和特征工程。假设我们有一个文本分类任务,需要将文本分为正面和负面两类。首先,导入所需的库和模块: import pandas as...
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。
第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch,包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库,能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。 # Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA ...
%pip install "torch==2.2.2" tensorboard # Install Hugging Face libraries %pip install --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0" ...
由于huggingface.co域名国内已无法访问,服务器终端跑代码往往会需要如下操作,会出现超时问题。 self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(bert-base-uncased) 解决方法: 1. 首先下载 pip install -U huggingface_hub 2. export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com (可以写入到~/.bashrc中,长久可用) 可以参考...