PEFT是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法: LoRA:LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS Prefix Tuning:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Compar...
快速入门: 轻量化微调 (Parameter Efficient Fine-Tuning,PEFT) PEFT 是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。 注意: 本教程是在 g5.2xlarge AWS EC2 实例上创建和运行的,该实例包含 1 个...
Q. How do I choose the right pre-trained model for my NLP task? A. Hugging Face offers a wide selection of pre-trained models, each designed for different NLP tasks. Choose a model that aligns with your specific use case. For instance, BERT is suitable for a variety of tasks, while ...
PEFT 是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库，无需微调模型的全部参数，即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model，PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法:https://github.com/huggingface/peft LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELShttps://arxiv....
transformers目前已被广泛地应用到各个领域中,hugging face的transformers是一个非常常用的包,在使用预训练的模型时背后是怎么运行的,我们意义来看。 以transformers=4.5.0为例 基本使用: fromtransformersimportBertModel model = BertModel.from_pretrained('base-base-chinese') ...
Train a transformer model from scratch on a custom dataset.This requires an already trained (pretrained) tokenizer. This notebook will use by default the pretrained tokenizer if an already trained tokenizer is no provided. This notebook isheavily inspiredfrom the Hugging Face script used for traini...
PEFT 是Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法: LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS Prefix Tuning: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Co...
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,文本生成 计算机视觉:文本分类,目标检测,分割
In this post, we show you how to implement one of the most downloaded Hugging Face pre-trained models used for text summarization, DistilBART-CNN-12-6, within a Jupyter notebook using Amazon SageMaker and the SageMaker Hugging Face Inference Toolkit. Based on the steps shown in this post, ...
在 2023 年，大型语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）受到了公众的广泛关注，许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face，我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于，它们不仅促进了研究的可复制性，还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来...