默认使用的是OpenAI提供的chatml格式。 importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfigfromtrlimportsetup_chat_format# Hugging Face model idmodel_id="codellama/CodeLlama-7b-hf"# or `mistralai/Mistral-7B-v0.1`# BitsAndBytesConfig int-4 configbnb_config=BitsAndBytes...
总之,通过利用Llama3–70B和可用数据集,我们成功创建了一个合成数据集,然后用它来对Llama3–8B进行特定任务的微调。这个过程不仅让我们熟悉了Llama3,还允许我们应用Hugging Face的简单技术。我们观察到,使用Llama3的工作体验与Llama2相似,显著的改进是输出质量的提高和更有效的分词器。 对于那些有兴趣进一步挑战模型的...
在Hugging Face 的transformers中,Gemma 模型已针对 PyTorch 和 PyTorch/XLA 进行了优化,使得无论是 TPU 还是 GPU 用户都可以根据需要轻松地访问和试验 Gemma 模型。随着 Gemma 的发布,我们还改善了 PyTorch/XLA 在 Hugging Face 上的 FSDP 使用体验。这种 FSDP 通过 SPMD 的集成还让其他 Hugging Face 模型能够通...
The learning rate is taking funky values like 0 all the time Your inputs are being truncated in a suboptimal way Pro-tip: when you work with language, have a serious look at the outputs of the tokenizers. I can’t count the number of lost hours I spent trying to reproduce...
Hugging Face Transformers models expect tokenized input, rather than the text in the downloaded data. To ensure compatibility with the base model, use anAutoTokenizerloaded from the base model. Hugging Facedatasetsallows you to directly apply the tokenizer consistently to both the training and testing...
我们最近宣布了,来自 Google Deepmind 开放权重的语言模型Gemma现已通过 Hugging Face 面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本:20 亿和 70 亿参数,包括预训练版本和经过指令调优的版本。它在 Hugging Face 平台上提供支持,可在 Vertex Model Garden 和 Google Kubernetes Engine 中轻松部署和微调。
使用Hugging Face Transformers对T5模型进行微调以处理问题回答任务很简单:只需为模型提供问题和上下文,它就能学会生成正确的答案。 T5是一个功能强大的模型,旨在帮助计算机理解和生成人类语言。T5的全称是“文本到文本转换器”。它是一个可以完成许多语言任务的模型。T5将所有任务视为文本到文本问题。我们在本文中将学习...
使用Hugging Face Transformers对T5模型进行微调以处理问题回答任务很简单:只需为模型提供问题和上下文,它就能学会生成正确的答案。 T5是一个功能强大的模型,旨在帮助计算机理解和生成人类语言。T5的全称是“文本到文本转换器”。它是一个可以完成许多语言任务的模型。T5将所有任务视为文本到文本问题。我们在本文中将学习...
train.py import os import torch from transformers import( AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, DataCollatorForSeq2Seq, Trainer, TrainingArguments, ) from datasets import load_dat…
notice as possible so you can plan accordingly while I am away. Please let me know if you need any additional information from me or have any concerns with me taking next week off. I appreciate you considering this request. Thank you, [Your name] ...