youtube, 视频播放量 237、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 4、转发人数 2, 视频作者 尼侬君, 作者简介 努力进步的小周,相关视频:AI绘图,AI最近一周进展,机器人,哈佛大学CS50 Tech Talk:GPT 第二期(大模型怎么和人类交互),炫酷无敌未来机器人,[AI视频
Hugging Face教程(二十二):模型预测(predictions)和评估(metrics) 04:12 Hugging Face教程(二十一):调整学习率 | 学习率调度 | 优化器 04:14 Hugging Face教程(二十):如何通过Tensorflow微调预训练模型 05:05 Hugging Face教程(十九):Keras简介 | Keras和Tensorflow的关系 02:51 Hugging Face教程(十八):Trai...
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【Hugging Face自然语言处理教程】“Hugging Face Course” http://t.cn/A6VeQNpU #机器学习#
下面是官网教程的一个缩略图(因为懒,就用英文的吧!) 1到4章介绍Transformers库的基本概念。学习这些内容之后,你应该(或可能或算是!)知道Transformers模型是如何工作以及通过Hugging Face Hub使用模型微调一个数据集,并且将微调结果上传到huggingface hub上。(是吗?达到这个条件需要努力呀,少年) ...
基础掌握transformers和datasets,教程写得比较详细,在transformers模块就涉及了从tokenize到后面的输入模型以及模型内部以及输出head到后面预训练的过程。 0 setup 环境配置,使用jupyter notebook或者python文件的形式 1 transformer models 需要掌握的内容: libraries from theHugging Faceecosystem —Transformers,Datasets,Tokeniz...
Hugging Face教程(四十三):BPE分词算法 上两集视频我们学习了分词流程的第一步归一化和第二步预分词,这一集开始我们将会学习分词算法,这里首先介绍的就是BPE分词 具体流程: 1. 初始化:将输入文本中的所有字符作为最小的词汇单元,构成初始的词汇表 …
在开始之前,请确保你已经安装了Hugging Face库。你可以使用以下命令进行安装: !pip install huggingface-hub 一、拥抱数据集(Hugging Face)简介Hugging Face是一个开源的机器学习库,提供了大量预训练模型和数据集。通过使用Hugging Face,你可以轻松地加载、转换和使用各种机器学习模型。本教程将重点关注如何使用Hugging Fa...
本教程演示如何采用剪枝后的模型(本例中模型是来自 Hugging Face 的 PruneBert),并使用 TVM 来利用模型稀疏支持来加速。 尽管本教程的主要目的是在已经修剪过的模型上实现加速,但评估修剪后模型的速度也十分必要。为此,我们提供了一个函数采用未修剪的模型,并将其权重替换为指定稀疏的随机和修剪权重。确定模型是否值...
本教程演示如何采用剪枝后的模型(本例中模型是来自 Hugging Face 的 PruneBert),并使用 TVM 来利用模型稀疏支持来加速。 尽管本教程的主要目的是在已经修剪过的模型上实现加速,但评估修剪后模型的速度也十分必要。为此,我们提供了一个函数采用未修剪的模型,并将其权重替换为指定稀疏的随机和修剪权重。确定模型是否值...