2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。 3. 简单的微调:Hugging Face 库包含用于微调数据集上预训练模型的工具,与从头开始训练模型相比,可以节省时间和精力。 4. 活跃的社区:Hugging Face 图书馆拥有庞大而活跃的用户社区,这意...
from_pretrain函数有很多个地方用比如AutoConfig、BertConfig,这个函数继承PretrainedConfig,在PretrainedConfig类中,在这里我们可以看到from_pretrain以@classmethod装饰器的方法实现,所以我们能够使用AutoConfig.from_pretrain()直接进行初始化,同上面的model模型类似。 同样,我们可以使用 from_pretrain( ) 中对其中的参数...
要将模型从 Hugging Face Hub 加载到本地,我们需要实例化模型对象。我们通过将上一步中定义的model_id作为参数传递给AutoModelForCausalLM类的.from_pretrained来达到此目的。 运行代码并喝口水,模型可能需要几分钟才能下载完毕。 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id) 参数是什么? 参数是传递给函...
成立于2016年的聊天机器人公司Hugging Face,在这一年悄悄地转身开始尝试做些不一样的事情,从此,Hugging Face不再是出现在对话框或塑料袋上的emo,而渐渐成为大模型领域的一种信仰。2018年10月,Hugging Face首席科学家Thomas Wolf花了几天时间在GitHub上创建了一个名为pytorch-pretrained-BERT的项目,项目的热度超出...
with ZeroInitContext(target_device=torch.cuda.current_device(), shard_strategy=shard_strategy, shard_param=True): model = OPTForCausalLM.from_pretrained( 'facebook/opt-1.3b' config=config )接着,只需要调用 colossalai.initialize,便可将配置文件里定义的异构内存功能统一注入到训练引擎中,即可启动...
「EleutherAI」团队已经开发了一个开源模型——GPT-J-6B,所以,我们可以从Hugging Face模型库中,直接获取他们的模型。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('EleuterAI/gpt-j-6B')tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('EleuterAI/gpt-j-...
如果使用者想保存完整的模型,使其更容易与文本生成推理器一起使用,则可以使用 merge_and_unload 方法将适配器权重合并到模型权重中,然后使用 save_pretrained 方法保存模型。这将保存一个默认模型,可用于推理。 注意:CPU 内存需要大于 192GB。 ### COMMENT IN TO MERGE PEFT AND BASE MODEL ### from peft impo...
我们最近宣布了,来自 Google Deepmind 开放权重的语言模型Gemma现已通过 Hugging Face 面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本:20 亿和 70 亿参数,包括预训练版本和经过指令调优的版本。它在 Hugging Face 平台上提供支持,可在 Vertex Model Garden 和 Google Kubernetes Engine 中轻松部署和微调。
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') ...
device=device)self.assistant_model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_settings.assistant_model,torch_dtype=torch_dtype,low_cpu_mem_usage=True,use_safetensors=True)...self.diarization_pipeline=Pipeline.from_pretrained(checkpoint_path=model_settings.diarization_model,use_auth_token=model_settings....