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。 3. 简单的微调...
msg = (f"Can't load weights for '{pretrained_model_name_or_path}'. Make sure that:\n\n"f"- '{pretrained_model_name_or_path}' is a correct model identifier listed on 'https://huggingface.co/models'\n\n"f"- or '{pretrained_model_name_or_path}' is the correct path to a direc...
在Hugging Face的transformers库中,Hugging Face方法是用来加载预训练模型的一个非常关键的函数。当你调用这个方法时,它主要执行以下几个步骤: 下载或加载模型: 如果模型的预训练权重在本地没有找到,from_pretrained会从Hugging Face的模型仓库下载模型权重。这个过程涉及检查模型名称或路径,确定模型是否已经被缓存,并从互...
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...
Scaling Instruction-Finetuned Language Models论文发布了 FLAN-T5 模型,它是 T5 模型的增强版。FLAN-T5 由很多各种各样的任务微调而得,因此,简单来讲,它就是个方方面面都更优的 T5 模型。相同参数量的条件下,FLAN-T5 的性能相比 T5 而言有两位数的提高。Google 在 Hugging Face 上开源了5 个 FLAN-T5 的...
OPT 的全称为 Open Pretrained Transformer,是 Meta(Facebook) AI 实验室发布的对标 GPT-3 的大规模 Transformer 模型。与 OpenAI 尚未公开模型权重的 GPT-3 相比,Meta AI 慷慨地开源了所有的代码以及模型权重,极大推动了 AI 大模型的民主化,每一位开发者都能以此为基础开发个性化的下游任务。接下来,我们将...
Models(模型)是Hugging Face Hub的核心,这里对于如何下载预训练模型,采用Transformers进行加载、微调等做一个充分的介绍。 Models下载 其实用户可以手动下载,比如在页面:下载页面去下载。 也可以通过代码去下载: fromhuggingface_hubimporthf_hub_downloadimportjoblib ...
最近,Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b,该模型把开放模型的性能带到了一个新高度,并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥! Hugging Face 对 Mixtral 的全方位支持包括: ...
OPT 的全称为 Open Pretrained Transformer,是 Meta(Facebook) AI 实验室发布的对标 GPT-3 的大规模 Transformer 模型。与 OpenAI 尚未公开模型权重的 GPT-3 相比,Meta AI 慷慨地开源了所有的代码以及模型权重,极大推动了 AI 大模型的民主化,每一位开发者都能以此为基础开发个性化的下游任务。接下来,我们将用 ...
Text Generation Inference (TGI) 是 Hugging Face 开发的生产级推理容器,可用于轻松部署大语言模型。它支持流式组批、流式输出、基于张量并行的多 GPU 快速推理,并支持生产级的日志记录和跟踪等功能。你可以在自己的基础设施上部署并尝试 TGI,也可以直接使用 Hugging Face 的 推理终端。如果要用推理终端部署 ...