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...
我会用 Hugging Face 的 Transformers 库展示怎么加载一个预训练模型，然后生成文本。安装和准备先装上需要的库：pip install transformers代码实例下面是用 GPT-2 模型生成文本的例子，代码很简洁：from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel# 加载 tokenizer 和模型tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretra...
为了解决这个问题,Hugging Face 发布了text-generation-inference(TGI),这是一个开源的大语言模型部署解决方案,它使用了 Rust、Python 和 gRPC。TGI 被整合到了 Hugging Face 的推理解决方案中,包括Inference Endpoints和Inference API,所以你能通过简单几次点击创建优化过的服务接入点,或是向 Hugging Face 的推理 API...
Hugging Face 的生态中面向大语言模型的服务 文本生成推理 使用这些大模型为多用户提供并发服务时，想要降低响应时间和延迟是一个巨大的挑战。为了解决这个问题，Hugging Face 发布了 text-generation-inference (TGI)，这是一个开源的大语言模型部署解决方案，它使用了 Rust、Python 和 gRPC。TGI 被整合到了 Hugging ...
Hugging Face 的生态中面向大语言模型的服务 文本生成推理 使用这些大模型为多用户提供并发服务时,想要降低响应时间和延迟是一个巨大的挑战。为了解决这个问题,Hugging Face 发布了text-generation-inference(TGI),这是一个开源的大语言模型部署解决方案,它使用了 Rust、Python 和 gRPC。TGI 被整合到了 Hugging Face ...
git lfs install#模型会下载到本地目录，并不在hugging face的标准管理目录里，可能会导致后续Transformers库重新下载git clone https://huggingface.co/google/owlv2-base-patch16-ensemble 客户端工具 huggingface_hub python -m pip install huggingface_hub# 需要开启代理huggingface-cli login 高速下载 python -m ...
gitlfsinstall#模型会下载到本地目录,并不在hugging face的标准管理目录里,可能会导致后续Transformers库重新下载gitclone https://huggingface.co/google/owlv2-base-patch16-ensemble 客户端工具 huggingface_hub python -m pipinstallhuggingface_hub# 需要开启代理huggingface-cli login ...
为了解决这个问题,Hugging Face 发布了 text-generation-inference (TGI),这是一个开源的大语言模型部署解决方案,它使用了 Rust、Python 和 gRPC。TGI 被整合到了 Hugging Face 的推理解决方案中,包括 Inference Endpoints 和 Inference API,所以你能通过简单几次点击创建优化过的服务接入点,或是向 Hugging Face 的...
或者在python中设置Hugging Face镜像: importos os.environ["HF_ENDPOINT"] ="https://hf-mirror.com" 1. Transformer 模型 Transformers 能做什么? 使用pipelines Transformers 库中最基本的对象是pipeline()函数。它将模型与其必要的预处理和后处理步骤连接起来,使我们能够通过直接输入任何文本并获得最终的答案: ...
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。