其次,在HuggingFists右上角的个人信息->个人设置->资源账号中添加一个Hugging Face访问账号。进入资源账号界面后,选择添加资源账号,弹出如下的界面: 选中Hugging Face类型,并将申请到的访问令牌填充进“访问token”输入框,填充完成后提交,创建成功。 有时候,我们可能处于一个内网环境,无法直接访问到Hugging Face网站,那...
dataset_text_field="text", # need a dummy field tokenizer=tokenizer, data_collator=data_collator, dataset_kwargs={"skip_prepare_dataset": True}, ) trainer.train() 保存模型并推送到 Hugging Face Hub。 trainer.save_model(training_args.output_dir) trainer.push_to_hub() 你可在此处找到训得的...
大家在Hugging face模型这个子页面下通过text-to-image这个标签可以找到非常多的已经训练好的模型,还可以用下载数或者点赞数排序检索。这些模型中的一部分已经在云上部署,可以直接在Hugging face的网站上进行图片生成。这个过程完全免费,但是可能需要排队等候的时间会比较久。而且Hugging face是面向所有机器学习算法的模型...
对文本转语音 (text-to-speech, TTS) 模型的质量进行自动度量非常困难。虽然评估声音的自然度和语调变化对人类来说是一项微不足道的任务,但对人工智能来说要困难得多。为了推进这一领域的发展,我们很高兴推出 TTS 擂台。其灵感来自于LMSys为 LLM 提供的 <url-text>Chatbot 擂台</url-text>。借鉴Chatbot 擂台的...
当然大家可以根据各自的需求找到不同的数据集来 Finetune 模型，也可以使用不同的基础模型，Hugging Face 上提供了很多可选项。本任务使用或间接使用了下面模型的架构:ALBERT, BART, BERT, BigBird, BigBird-Pegasus, BLOOM, CamemBERT, CANINE, ConvBERT, CTRL, Data2VecText, DeBERTa, DeBERTa-v2, DistilBERT, ...
飞桨携手 Hugging Face 共建开源生态,让开发者能够更方便地基于飞桨框架使用 Hugging Face 生态的优秀模型。在 AIGC 方向,目前飞桨自然语言处理模型库 PaddleNLP 和多模态扩散模型库 PPDiffusers 已经完成了与 Hugging Face Hub 的生态兼容,支持一行代码实现 Hugging Face Hub 模型加载与上传、快速 Demo 体验、推理服务...
2. 使用 Hugging Face Transformers 管道的内部(Behind the pipeline) 从例子开始: fromtransformersimportpipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") classifier( ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.","I hate this so much!", ...
大家在Hugging face模型这个子页面下通过text-to-image这个标签可以找到非常多的已经训练好的模型,还可以用下载数或者点赞数排序检索。这些模型中的一部分已经在云上部署,可以直接在Hugging face的网站上进行图片生成。这个过程完全免费,但是可能需要排队等候的时间会比较久。而且Hugging face是面向所有机器学习算法的模型...
参考:Hugging Face - Text classification 主要步骤: 1. Load IMDb dataset Start by loading the IMDb dataset from the 🤗 Datasets library: from datasets
make the Earth hotter.1.结论 使用BART模型和Hugging Face Transformers是一种总结文本的简洁方法。你可以快速设置它，并开始总结，只需几个简单的步骤。首先，加载预训练的模型和分词器，然后输入文本，模型将制作更简短的版本。这可以节省时间，并帮助你查看重要的细节。现在就开始使用BART，让文本总结简单又快速！