第一步:在【hugging face】网站上寻找到支持模型列表中的模型的相对地址 如: 第二步:克隆llama.cpp make的安装使用可以看【在windows上安装make - 知乎 (http://zhihu.com)】。然后使用make编译【llama】 第三步:环境配置 进入本地【E:\llamaapp\llama.cpp】文件夹(llama.cpp文件夹),在当前环境下将【llama...
自定义模型和 Tokenizer: 如果 Hugging Face 提供的现成模型无法满足需求,我们可以通过继承 PreTrainedModel 和PreTrainedTokenizer 类来创建自己的模型和 Tokenizer。 使用Hugging Face Hub: Hugging Face Hub 是一个在线平台,可以轻松共享、发现和使用各种 NLP 模型。我们可以使用 upload() 函数将自己的模型上传到 Hub ...
Hugging Face 的 🤗 Optimum 库，通过和 ONNX Runtime 的集成进行训练，为许多流行的 Hugging Face 模型提供了一个开放的解决方案，可以将 训练时间缩短 35% 或更多。我们展现了 Hugging Face Optimum 和 ONNX Runtime Training 生态系统的细节，性能数据突出了使用 Optimum 库的好处。🤗 Optimum 库文档:https...
首先，在Hugging Face网站上找到你所需的模型，并获取其相对地址。接下来，进行第二步，即克隆llama.cpp。为了安装make，你可以参考在windows上安装make的相关教程。完成克隆后，执行make命令编译llama。第三步是环境配置，进入本地文件夹并确保所有依赖包已安装，可以通过pip install -r requirements.txt来...
Hugging Face教程(三十四):分享数据集到Hugging Face 本集视频我们将要学习如何将我们本地的数据集分享到Hugging Face hub上去,让更多的人可以使用到你的数据集 当然,你也可以选择不分享,直接上传到你的私有数据集的repos仓库上面去,详情请看视频 #来自油管 htt… ...
🤗 Space 应用支持使用模版了 只需点击几下,即可轻松构建、部署和共享你最喜爱的开源项目,Hugging Face Spaces 已经支持使用 Docker 构建,现在它又增加了模版的支持。 我们的第一个 Space 模版是和 Argilla 合作完成,你可以在 Space SDK 中选择 Docker,然后就可以选择 Argilla 模版了。
太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据,我们用机器学习来检测其语言,并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多,元数据,作为一
Hugging Face Spaces 是 Hugging Face Hub 上提供的一项服务，它提供了一个易于使用的 GUI，用于构建和部署 Web 托管的 ML 演示及应用。该服务使得用户可以快速构建 ML 演示、上传要托管的自有应用，甚至即时部署多个预配置的 ML 应用。本文，我们将通过选择相应的 Docker 容器来部署一个预配置的 ML 应用程序 (...
我们可以将模型保存下来以用于后面的推理和评估。我们暂时将其保存到磁盘，但你也可以使用model.push_to_hub方法将其上传到 Hugging Face Hub。https://hf.co/docs/hub/main # Save our LoRA model & tokenizer resultspeft_model_id="results"trainer.model.save_pretrained(peft_model_id)tokenizer.save_...
Hugging Face 是一个开源库,用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库,用于模型的transformers 和用于数据集的datasets 。 可以直接使用 pip 安装它们。 pip install transformers datasets Pipeline 使用transformers库中的Pipeline是开始试验的最快和最简单的方法:通过向Pipeline对象提供任...