如前所述，我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个 deespeed_config.json。DeepSpeed 配置 定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。Hugging Face Trainer 允许我们从 deepspeed_config.json 中的 TrainingArguments 继承相关配置以避免重复设置，查看 文档了解更多...
如前所述,我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个 deespeed_config.json。DeepSpeed 配置 定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。Hugging Face Trainer 允许我们从 deepspeed_config.json 中的TrainingArgument
如前所述,我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个。DeepSpeed 配置 定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。Hugging Face Trainer 允许我们从
The second step is to create an image that includes all the dependencies necessary to deploy hugging face transformer models on the Triton Inference Server. This can be done by building an image from the provided Dockerfile: dockerbuild-ttriton_transformer_server. Step 3...
完整代码已经上传到git:GitHub - LightR0/hugging_face_tutorials 1.finetune预训练好的GPT2模型 载入预训练GPT2模型 GPT2官方并没有放出预训练好的中文模型,只有英文预训练模型。但没关系,我们有民间版本,推荐一个gpt2预训练中文项目,本文所用的预训练模型均来自此项目 ...
ONNX Runtime 加速大型模型训练，单独使用时将吞吐量提高40%，与 DeepSpeed 组合后将吞吐量提高130%，用于流行的基于Hugging Face Transformer 的模型。ONNX Runtime 已经集成为 🤗 Optimum 的一部分，并通过 Hugging Face 的 🤗 Optimum 训练框架实现更快的训练。加速大型模型训练的示例文档:https://onnxrun...
6.3.2. Hugging Face Hub 6.3.3. Hub Python Library 6.3.4. Datasets 6.3.5. Transformers 6.3.6. Transformers 4.45.2 6.3.7. Tokenizers 6.3.8. Text Generation Inference 6.3.9. Evaluate 6.3.10. PEFT 6.3.11. PEFT 0.13.0 6.3.12. TRL - Transformer Reinforcement Learning 6.3.13. 博文: decod...
baichuan-7B 是由百川智能开发的一个开源的大规模预训练模型。基于 Transformer 结构,在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型,支持中英双语,上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文权威 benchmark (C-EVAL/MMLU) 上均取得同尺寸较好的效果。
在Hugging Face 上,我们为与社区一起推动人工智能领域的大众化而感到自豪。作为这个使命的一部分,我们从去年开始专注于计算机视觉。开始只是 🤗 Transformers 中 Vision Transformers (ViT) 的一个 PR,现在已经发展壮大: 8 个核心视觉任务,超过 3000 个模型,在 Hugging Face Hub 上有超过 1000 个数据集。 合并请...
baichuan-7B 是由百川智能开发的一个开源的大规模预训练模型。基于 Transformer 结构,在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型,支持中英双语,上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文权威 benchmark (C-EVAL/MMLU) 上均取得同尺寸较好的效果。