本地机器上已安装Python 3.8或更高版本 已安装Hugging Face Transformers库(pip install transformers) 本地机器上已安装Git 一个Hugging Face账户第一步:获取模型访问权限 点击这里 huggingface.co/meta-lla 打开Meta的Llama-3.1-8B-Instruct的官方Hugging Face仓库(你也可以以同样的方式使用其他Llama 3.1模型)。 起初...
1.1 Hugging Face Hub 1.2 本地和远程文件 1.2.1 CSV 1.2.2 JSON 1.2.3 text 1.2.4 Parquet 1.2.5 内存数据(python字典和DataFrame) 1.2.6 Offline离线(见原文) 1.3 切片拆分(Slice splits) 1.3.1 字符串拆分(包括交叉验证) 1.4 Troubleshooting故障排除 1.4.1手动下载 1.4.2 Specify features指定功能 1.5...
Python13,718Apache-2.01,660212144UpdatedMay 26, 2025 hub-docsPublic Docs of the Hugging Face Hub Handlebars391Apache-2.030710327UpdatedMay 26, 2025 transformersPublic 🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. ...
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...
Python Hugging Face 下载 Llama2 简介 Hugging Face 是一个广受欢迎的自然语言处理(NLP)平台,提供了各种强大的工具和模型,用于处理和生成自然语言文本。其中,Llama2 是 Hugging Face 上的一个模型,它是一个语言模型,可以用于生成文本、完成填空等任务。本文将介绍如何使用 Python 下载 Llama2 模型,并提供相关代码...
如何下载并使用Python Hugging Face中的Llama2 引言 Python Hugging Face是一个流行的自然语言处理(NLP)库,提供了丰富的预训练模型和工具,可以帮助开发者快速构建NLP应用程序。其中之一就是Llama2模型,它是一个用于命名实体识别(NER)任务的预训练模型。本文将指导刚入行的开发者如何下载并使用Python Hugging Face中的...
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...
Hugging Face is most notable for its Transformers library built for natural language processing applications and its platform that allows users to share machine learning models and datasets.This connector is available in the following products and regions:...
第二步：模型上传到 Hugging Face trainer.push_to_hub()remote: Scanning LFS files of refs/heads/main for validity... remote: LFS file scan complete. To https://huggingface.co/YOURUSERNAME/my_awesome_model beedd7e..07a7f56 main -> mainWARNING:huggingface_hub.repository:remote...
在自然语言处理(NLP)领域,Hugging Face 是不可或缺的处理库,而 Spark 则是大数据处理的必备工具。将两者的优势结合起来,可以实现高效的 NLP 大数据处理。以下是结合 Hugging Face 和 Spark 的两种方法,基于 Spark & PySpark 3.3.1 版本进行探索。 方法一:升级 Spark 版本至 3.4 及以上 如果你愿意升级 Spark ...