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,例如 Fine-tune 模型、自定义模型和 Tokenizer,以及Hugging Face Hub。后续也会持续更新更多教程哦!
(3) Hugging Face教程 - 5、huggingface的datasets库使用 - 知乎.bookname:Hugging Face教程 - 5、huggingface的datasets库使用访问时间 2023/4/12. (4) 使用Hugging Face的数据集库 - 知乎 - 知乎专栏.灰灰:使用Hugging Face的数据集库访问时间 2023/4/12. # 微调模型 我们已经载入了一个预训练的情感分析模...
# 1、安装 transformers (HuggingFace 提供的模型) ## 方式一:pip 安装 $ pip install transformers ## 方式二:conda 安装 $ conda install -c huggingface transformers # 2、安装 datasets ## 方式一:pip 安装 $ pip install datasets ## 方式二:conda 安装 $ conda install -c huggingface -c conda-forge...
huggingface-cli 隶属于 huggingface_hub 库,不仅可以下载模型、数据,还可以可以登录huggingface、上传模型、数据等huggingface-cli 属于官方工具,其长期支持肯定是最好的。优先推荐!安装依赖 1 pip install -U huggingface_hub 注意:huggingface_hub 依赖于 Python>=3.8,此外需要安装 0.17.0 及以上的版本,推荐0.19.0+...
HuggingFace Transformers框架使用教程随着自然语言处理(NLP)领域的飞速发展,HuggingFace Transformers框架已经成为广大科研人员和开发人员手中的强大工具。本文旨在为读者提供一份详尽的HuggingFace Transformers框架使用教程,帮助大家掌握这一重要的NLP库。一、介绍HuggingFace Transformers框架是由HuggingFace公司开发的,旨在为NLP任务...
这一步非常简单,我们将使用两个开源库。 pip install transformers datasets 数据集提供的方法 通过文档我们看到了一些主要方法。 第一个是数据集的列表,可以看到HuggingFace提供了 3500 个可用数据集 from datasets import list_datasets, load_dataset, list_metrics, load_metric ...
模型下载的文件会存储在本地的缓存目录,通常位于~/.cache/huggingface/transformers/或类似路径。 步骤三:在 FastAPI 中使用自动下载的模型 你可以将此功能集成到 FastAPI 项目中。例如: from fastapi import FastAPI from sentence_transformers import SentenceTransformer ...
加载数据集,huggingface把数据加载在谷歌云盘 加载保存读写CSV 不同数据集有不同格式 json格式文件 加载模型定义评价函数定义...
计算机视觉简明代码实战,图像分类,图像分割,目标侦测,基于Huggingface和Pytorch 蓝斯诺特 transformers一个非常严重的bug——在使用梯度累计的时候 loss不等效 良睦路程序员 1.5万22 Ai写诗 文本生成任务代码实战 基于Huggingface Pytorch 自然语言处理GPT2 蓝斯诺特 ...
更加透明的方式——使用PyTorch来微调模型 这里我们不使用Trainer这个高级API,而是用pytorch来实现。 1. 数据集预处理 在Huggingface官方教程里提到,在使用pytorch的dataloader之前,我们需要做一些事情: 把dataset中一些不需要的列给去掉了,比如‘sentence1’,‘sentence2’等 ...