可以看到在hugging face平台有6392个数据集,这里可以看到前十条数据集的名称 from datasets import load_dataset emotions = load_dataset("emotion") emotions 加载emotion数据集,可以看到emotion数据集的格式包括训练、验证和测试集,并且都包含text和label两个属性,也可以看到数据集的一部分内容 From Text to Tokens ...
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...
在 TrainingArguments 中定义模型超参，只有output_dir参数是必须的。我们可以设置push_to_hub=True来直接上传训练好的模型（如果已经登陆了Hugging Face）。在每一个训练段，Trainer 都会评测模型的 accuracy 和保存此节点。传入超参数，模型，数据集和评测函数到 Trainer。调用 train() 来微调模型。training_args = ...
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...
总之,本博客提供了一个快速简便的教程,介绍如何在短短 5 分钟内使用 Hugging Face 和 Gradio 创建 AI 聊天机器人。通过分步说明和可自定义的选项,任何人都可以轻松创建他们的聊天机器人。 这很有趣,我希望你学到了一些东西。请在评论部分分享您的Gradio演示。如果您正在寻找更简单的解决方案,请查看OpenChat:在几...
教你5分钟内使用Hugging Face和 Gradio 构建 AI 聊天机器人 推荐:使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次编辑的3D应用场景 1. 创建新空间 转到hf.co并创建一个免费帐户。之后,单击右上角的显示图像,然后选择“新空间”选项。 在表单中填写应用程序名称、许可证、空间硬件和可见性。
每天，开发人员和组织都在使用 Hugging Face 平台上托管的模型，将想法变成用作概念验证（proof-of-concept）的 demo，再将 demo 变成生产级的应用。Transformer 模型已成为广泛的机器学习（ML）应用的流行模型结构，包括自然语言处理、计算机视觉、语音等；扩散模型（Diffusers）也已成为 text-to-image、image-to-image...
其中 transfomers 包的安装和hugging face的下载这一步,笔者在Hugging face 模型微调系列1—— 实战transfomers文本分类finetune做了详细的介绍,这里就不多做描述了,直接进入实战代码部分。 实战部分 数据预处理 数据集的样例 {"text": "科技全方位资讯智能,快捷的汽车生活需要有三屏一云爱你", "entity_list": [...
现在，你可以在 🤗 Hugging Face Spaces 上体验 AudioLM 模型用文字描述生成相应音效的能力了。你只需要提供足够详细的描述，然后提交给模型进行处理即可。快去体验专属于你的独家音效吧！🤗 Hugging Face Spaces:https://hf.co/spaces/haoheliu/audioldm-text-to-audio-generation项目仓库:https://github.com/...