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,这意味着您可以获得帮助和支持,并为图书馆的发展做出贡献。 5. 有据可查:Hugging Face 库包含大量文档,可以轻松上手并学习如何有效地...
Lambda函数的应用场景主要是很小的和作用单一的函数(更多Lambda函数的信息可以参考链接Real Python tutorial)。我们在Dataset库上使用Lambda函数来执行map和filter操作,如下使用Lambda函数来完成过滤空数据操作。 drug_dataset=drug_dataset.filter(lambdax:x["condition"]isnotNone) 当None数据被过滤之后,再归一...
"v"], lora_dropout=0.05, bias="none", task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM)# prepare int-8 model for trainingmodel = prepare_model_for_int8_training(model)# add LoRA adaptormodel = get_peft_model(model, lora_config)model.print_trainable_parameters()# trainable params: 18874368 ||...
Hugging Face 是一个开源库,用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库,用于模型的transformers 和用于数据集的datasets 。可以直接使用 pip 安装它们。 代码语言:javascript 复制 pip install transformers datasets Pipeline
Thank you for reading our tutorial on solving text classification issues with Hugging Face! We hope that it has helped you see all the advantages of using the Hugging Face library. If you want to dive even deeper into the world of Hugging Face, we highly recommend taking a look at theHugg...
1. 多种型号可供选择:Hugging Face 库提供了大量预训练的 NLP 模型,包括针对语言翻译、问答和文本分类等任务进行训练的模型。这使得选择满足您确切要求的型号变得简单。 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。
Learn how to build a Transformer model using PyTorch, a powerful tool in modern machine learning. Arjun Sarkar 26 min tutorial Hugging Face Image Classification: A Comprehensive Guide With Examples Master image classification using Hugging Face with a step-by-step guide on training and deploying mo...
Model:顾名思义,它包含了各种现成的开源预训练库。 Trainer:Trainer 中配置具体的训练用到的内容,包括模型、训练参数、训练集、验证集、分词器、评估函数等内容。 Tokenizer BertTokenizer.from_pretrained是 Hugging Face 的 Transformers 库中的一个方法,用于从预训练模型中加载一个 BERT tokenizer。这个方法可以让你...
我们可以将模型保存下来以用于后面的推理和评估。我们暂时将其保存到磁盘,但你也可以使用model.push_to_hub方法将其上传到 Hugging Face Hub。https://hf.co/docs/hub/main # Save our LoRA model & tokenizer resultspeft_model_id="results"trainer.model.save_pretrained(peft_model_id)tokenizer.save_...
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.org...