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 上,并使用 from_pretrained() 函数来加载其他人分享的模型。 总结 本文介绍了如何快速使用Hugging Face 模型库,并展示了一些简单的 NLP 任务以及更高阶的用法,...
在Hugging Face Hub上 已经有了许多的文本摘要预训练模型,但是对于一些特定领域,还是需要重新训练或微调的。本文主要训练一个双语文本摘要模型(双语是指英语和西班牙语)。可以访问如下链接model试下模型效果。 首先需要准备双语语料。 准备双语语料 双语语料数据集使用链接Multilingual Amazon Reviews Corpus-多语言Amazon评论...
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...
在Spaces上查找数百个聊天机器人应用程序,以获得灵感并了解模型推理。 例如,如果您有一个在“LLaMA-7B”上微调的模式。搜索模型并向下滚动以查看模型的各种实现。 结论 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...
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话人分割,或用于投机解码的辅助生成,事情就有点麻烦了。因为此时你需要将 Whisper 和...
稍微介绍一下这个模型: 代码语言:javascript 复制 MacBERT 是一种改进的BERT,采用新颖的MLM作为校正预训练任务,从而减少了预训练和微调之间的差异。 在微调阶段,[MASK]标记从未出现过,我们建议使用相似词来代替[MASK]标记进行屏蔽。相似词通过同义词工具包(Wang 和 Hu,2017年)获得, ...
训练结束后大家就可以通过 push_to_hub() 方法 上传模型到 Hugging Face 上了，这样所有人都可以看见并且使用你的模型了。第二步：模型上传到 Hugging Face trainer.push_to_hub()remote: Scanning LFS files of refs/heads/main for validity... remote: LFS file scan complete. To https://huggingfa...
在这个模型下面会有一些介绍,比如训练的基础模型是 BERT,训练的轮次,数据等等。 红框标记的地方可以复制后续我们要下载模型所用的参数。 生成你的 Token 通过Python 代码下载模型时,Hugging Face 需要校验你的 Token 信息。我们进入设置页面生成一个只允许下载公共仓库的 Token 即可。
Hugging Face库中的transformers模块用预训练的BERT模型进行文本摘要 face_recognition库的模型,工作思路:对已知的人脸图片进行读取编码,再对拟检测的未知图片进行读取编码,再对已知和未知的两张图片的编码进行比对,给出判断结果。所以我们在进行人脸对比检测时,需要