玩转huggingface模型,实现模型下载自由(MiniCPM-V-2 使用演示) 1.1万 12 8:57 App comfyui彻底解决网络问题:无法连接huggingface、下载缓存模型问题 6024 1 20:03 App 第3.5节节 comfyui 模型的下载与讲解 2335 -- 16:19 App HugginFace数据集下载,训练数据集获取 浏览...
我们通过设置一个表明模型名称的变量来达成这一点,本例我们使用的是model_id变量。 我们选用 Microsoft 的 Phi-2 模型,这个模型虽小但功能惊人,用户可以在https://huggingface.co/microsoft/phi-2上找到它。注意: Phi-2 是一个基础模型,而不是指令微调模型,因此如果你想将它用于聊天,其响应会比较奇怪。 model_i...
1、huggingface 上查找模型,例如 ChatGLM2-6B huggingface.co/THUDM/ch 2、模型下载 git lfs install Git LFS initialized git clone huggingface.co/THUDM/ch 3、运行程序下载 git clone github.com/THUDM/ChatGL cd ChatGLM2-6B# 安装依赖pip install -r requirements.txt# 安装web依赖pip install gradio...
步骤一：查找和下载模型通过访问HuggingFace官网的模型库，查找所需的模型，例如ChatGLM2-6B。具体路径如下：huggingface.co/THUDM/ch...步骤二：安装Git LFS通过命令行执行git lfs install，完成Git Large File Storage的安装。步骤三：克隆模型仓库使用命令git clone huggingface.co/THUDM/ch...，将所...
几乎所有的自然语言处理任务,都是从分词和词的向量表示开始的,Transformer算法模型也不例外,所以,在Huggingface的transformers库中提供了高级API对象——AutoTokenizer,用以加载预训练的分词器实现这一过程。 AutoTokenizer是Huggingface提供的“AutoClass”系列的高级对象,可以便捷的调用tokenizers库(Huggingface提供的专门用于分...
Huggingface 镜像站是Hugging Face主仓库的一个镜像站点,它提供了与主仓库相同的模型和数据集,但可以在网络受限或访问不便的情况下使用。通过Huggingface 镜像站,我们可以轻松下载和使用各种优质的大模型,推动人工智能项目的进展。 二、设置环境变量 在使用Huggingface 镜像站之前,我们需要设置一个环境变量。这个环境变量用...
几乎所有的自然语言处理任务,都是从分词和词的向量表示开始的,Transformer算法模型也不例外,所以,在Huggingface的transformers库中提供了高级API对象——AutoTokenizer,用以加载预训练的分词器实现这一过程。 AutoTokenizer是Huggingface提供的“AutoClass”系列的高级对象,可以便捷的调用tokenizers库(Huggingface提供的专门用于分...
https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 本地下载好后,把相关文件上传到矩池云网盘即可,具体可以参考后面的步骤描述。 租用机器 本次复现先使用的是亚太1区 NVIDIA RTX 4090 配置环境,镜像使用的是 CUDA 12.1 ,选择好机器和镜像后,点击高级选项-自定义端口,设置一个8080端口,用于后面访问 GLM-4 服务,配...
从检查点名称实例化标记器和模型。该模型被识别为BERT模型,并使用存储在检查点中的权重加载该模型(从huggingface hub上下载和加载模型权重)。 使用正确的特定于模型的分隔符,标记类型ID和注意掩码,从两个句子构建一个序列(encode()并__call__()注意这一点)。(自动使用下载的模型对应的分词器对原始的输入句子进行...
https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 本地下载好后,把相关文件上传到矩池云网盘即可,具体可以参考后面的步骤描述。 租用机器 本次复现先使用的是亚太1区 NVIDIA RTX 4090 配置环境,镜像使用的是 CUDA 12.1 ,选择好机器和镜像后,点击高级选项-自定义端口,设置一个8080端口,用于后面访问 GLM-4 服务,配...