在本节中,我们微调一个预训练的Marian模型,实现从英文到法文的翻译(Hugging Face的很多雇员大多使用这两种语言)。数据集为KDE4 dataset,该数据集来自于KDE apps。该模型已经在大型法语和英文语料库上进行了预训练,该语料库为Opus dataset,该数据集包含KDE4数据集。尽管我们的模型已经海量数据集上进行了预训练,但是我...
目前来看,很难判断一个机器生成的文本优劣(RLHF,训练一个Reward Model来判断生成文本的优劣,看来能大白魔法的只有魔法)。 注意上面函数Dataset.map()中设置参数batched=True,这样就会按照批次1000的大小来处理数据,并且使用fast tokenizer的多线程处理能力(基于Rust,所以有多线程。如果基于python,那就只有单线程)。如果...
1、由于本地环境没有python,所以先安装python有关环境先。 2、安装好以后,控制台下输入 python,进入如下终端内容,就代表安装成功了。建议安装时候,选择自动添加到环境变量里面,这样不需要自己配置了。 3、由于翻译功能,会使用到一些已有的模型进行计算,所以以下需要安装几个包。第一个是pytorch, 输入 pip install to...
3. Hugging Face库应用 面试官可能询问如何使用Hugging Face库(如Transformers)进行预训练模型调用、文本生成、问答系统等高级NLP任务。展示如下代码: python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased") model = Auto...
用官方的话来说,Hugging Face Transformers 是一个用于自然语言处理的Python库,提供了预训练的语言模型和工具,使得研究者和工程师能够轻松的训练使用共享最先进的NLP模型,其中包括BERT、GPT、RoBERTa、XLNet、DistillBERT等等。 通过Transformers 可以轻松的用这些预训练模型进行文本分类、命名实体识别、机器翻译、问答系统等...
NLTK、SpaCy与Hugging Face库作为Python自然语言处理(NLP)领域的三大主流工具,其理解和应用能力是面试官评价候选者NLP技术实力的重要标准。本篇博客将深入浅出地探讨Python NLP面试中与NLTK、SpaCy、Hugging Face库相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。
1、由于本地环境没有python,所以先安装python有关环境先。 2、安装好以后,控制台下输入 python,进入如下终端内容,就代表安装成功了。建议安装时候,选择自动添加到环境变量里面,这样不需要自己配置了。 3、由于翻译功能,会使用到一些已有的模型进行计算,所以以下需要安装几个包。第一个是pytorch, 输入 pip install to...
近期,Hugging Face 低调开源了一个重磅 ML 框架:Candle。Candle 一改机器学习惯用 Python 的做法,而是 Rust 编写,重点关注性能(包括 GPU 支持)和易用性。 根据Hugging Face 的介绍,Candle 的核心目标是让 Serverless 推理成为可能。像 PyTorch 这样的完整机器学习框架非常大,这使得在集群上创建实例的速度很慢。Cand...
近日,JFrog 的安全团队发现Hugging Face 平台上至少 100 个恶意人工智能 ML 模型实例,其中一些可以在受害者的机器上执行代码,为攻击者提供了一个持久的后门,构成了数据泄露和间谍攻击的重大风险。 Hugging Face 是一家从事人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的技术公司,它提供了一个平台,用户可以在这...
A simple example using Hugging Face would be: fromtransformersimportpipeline# Load the translation pipeline for English to Spanishtranslator=pipeline('translation_en_to_de')# Text to translate from English to Spanishtext_to_translate="This is a great day for science!"# Perform the translationtransl...