安装Hugging Face 浏览Hugging Face的模型库 下载并使用模型 保存和加载模型 二、展示效果文本分类 命名实体识别 三、高阶玩法 Fine-tuning 模型 总结 开启Hugging Face 之旅: 一天快速上手 什么是Hugging Face? Hugging Face 是一个流行的自然语言处理 (NLP) 模型库和社区,提供了大量预训练模型、工具和资源,使得...
我们将利用Hugging Face Hub作为一个远程模型版本控制服务。这意味着在训练过程中,我们的模型、日志和相关信息将自动上传到Hugging Face Hub。为了使用这项服务,你需要在Hugging Face上注册一个账户。注册完成后,我们会使用huggingface_hub包中的登录工具来登录你的账户,并在本地磁盘上保存你的访问令牌。 fromhuggingface...
importos os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] ='/dbfs/hugging_face_transformers_cache/' 也可通过使用MLflowtransformers风格将模型记录到 MLflow 来获得类似的结果。 笔记本:Hugging Face 转换器推理和 MLflow 日志记录 为了让你快速开始使用示例代码,此笔记本提供了一个端到端示例,它使用 Hugging Face 转换器管...
进行预测 经过微调后,我们现在可以使用该模型拿新数据进行预测。下面是我们使用验证集对我们的模型执行推理的方法。 复制 metrics = trainer.evaluate() print(metrics) 结语 本教程介绍了使用Hugging Face Transformers为情绪分析微调BERT,包括搭建环境、数据集准备和标记化、数据加载器创建、模型加载和训练,以及模型评估...
1. 多种型号可供选择:Hugging Face 库提供了大量预训练的 NLP 模型,包括针对语言翻译、问答和文本分类等任务进行训练的模型。这使得选择满足您确切要求的型号变得简单。 2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。
像CodeGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 已经取得了快速进展,在摘要、搜索等方面实现了新的应用程序。然而,现成的模型可能不适合特定的用例。微调是定制模型的关键,但需要专业知识。本文展示了如何使用 Hugging Face 的 Transformer Library (TRL) 微调 LLM 以实现自定义任务。
首先进入hugging face,找到自己想要下载的模型,点击下载对应的文件。针对pytorch模型,需要下载以下文件,下载后新建一个文件夹bert-base-chinese,将这些文件放入,一并上传开发机。 image.png 修改读取预训练模型代码如下,即可正常运行。 config=BertConfig.from_json_file("bert-base-chinese/config.json")model=BertModel...
接下来,登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。 创建和加载数据集 环境设置完成后,我们就可以开始创建和准备数据集了。微调用的数据集应该包含使用者想要解决的任务的示例样本。阅读《如何在 2024 年使用 Hugging Face 微调 LLM》可以进一步了解如何创建数据集。
要访问 Gemma 模型文件,用户需先填写 同意表格。我们继续。微调 Gemma,让它学会并生成一些“名言金句”假设您已提交同意表格,您可以从 Hugging Face Hub 获取模型文件。地址:https://hf.co/collections/google/gemma-release-65d5efbccdbb8c4202ec078b 我们首先下载模型和分词器 (tokenizer),其中包含了一个 Bits...