在Hugging Face上下载预训练模型并本地读取,需要经过以下步骤: 进入Hugging Face官网,在搜索框中输入你想要下载的预训练模型名称,例如’bert-base-chinese’。 在搜索结果中找到你需要的模型,点击下载对应的文件。对于PyTorch模型,你需要下载以下文件: model_state.pt:包含模型的参数。 tokenizer.pth:包含分词器的参数。
2、下载模型 2.1、直接下载到本地并加载 2.2、从Hugging Face中手动下载指定好的模型文件到本地并加载 1、下载数据集 将huggingface.co/datasets数据集下载到本地 import os import json from datasets import load_dataset ###设置代理,本地vpn os.environ["http_proxy"] = "http://127.0.0.1:21882" os....
1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型, 网址https://huggingface.co/models download.py #coding=gbkimporttimefromhuggingface_hubimportsnapshot_download#huggingface上的模型名称repo_id ="LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b-4bit"#本地存储地址local_dir ="E:\\work\\AI\\GPT\\llama_model_7b_4bit"cache...
本地加载模型 文件简介 tensorflow: rust语言: Flax库: pytorch: config.json(初始的)和generation_config.json(训练之后的)是一些超参的信息: 文本处理相关: 模型保存: 使用: hugging face 是我最喜欢的网址,也是所有中国做AI方向的人心中的痛 博主通过半年的努力,终于知道怎么直接访问了!!! 代码直接下载模型: ...
当机器无法联网时,读取预训练模型会失败,此时需要我们在能上网的地方下载模型文件,上传开发机。然后从本地缓存中加载模型。 方法如下 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。
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。
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Pipe...
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。
在Hugging Face 上,这两种加载模型的方式有一些关键区别,并会影响后续的使用。 方式1:使用pipeline高层次 API from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="defog/sqlcoder-70b-alpha") 1. 2. 3. 优点: 简化:pipeline提供了一个高级接口,将模型加载、tokenizer 配置、输入处理和...
5分钟 NLP :Hugging Face 主要类和函数介绍 主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses HuggingFace是一个非常流行的 NLP 库。本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程 。 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...