huggingface-cli download --token hf_xxx --resume-download --local-dir-use-symlinks False [模型名] --local-dir [指定本地的下载路径]例如,下载bert-base-cased:huggingface-cli download --token hf_xxx --resume-download --local-dir-use-symlinks False bert-base-cased --local-dir bert-base-...
第一个是编码相关的功能,以BERT为例如下,涉及到的常用方法见代码,后面不一一赘述。 from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased",cache_dir='D:\\temp\\huggingface\\chen\\datasets') example = "My name is Sylvain and I work at Hugging Face in B...
BERT GPT 等模型库官网的模型库的地址如下:https://huggingface.co/models ?...tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name...
首先在Powershell prompt运行: $env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com" 然后再输入要下载的模型和数据 huggingface-cli download--resume-download lxyuan/distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student 参考链接:https://hf-mirror.com/
首先打开网址:https://huggingface.co/models这个网址是huggingface/transformers支持的所有模型,目前大约一千多个。搜索gpt2(其他的模型类似,比如bert-base-uncased等),并点击进去。 进入之后,可以看到gpt2模型的说明页,如下图图1,点击页面中的list all files in model,可以看到模型的所有文件。
checkpoint='bert-base-cased'tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)raw_datasets=datasets.load_dataset('glue','mrpc')deftokenize_function(sample):returntokenizer(sample['sentence1'],sample['sentence2'],truncation=True)tokenized_datasets=raw_datasets.map(tokenize_function,batched=True)data_col...
我使用 bert-base-german-cased 模型,因为我不只使用小写文本(因为德语比英语更区分大小写)。 \n 我从一个 csv 文件中获取输入,该文件是根据收到的带注释的语料库构建的。这是其中的一个示例: \n 0Hier kommen wir ins Spiel Die App Cognitive At...\n1 Doch wenn Athlet Lebron James jede einzelne Mu...
通过加载一个预训练的tokenizer,用AutoTokenizer.from_pretrained(),这个方法将下载一个vocab,这个字典是模型预训练时用的。 fromtransformersimportAutoTokenizer tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")encoded_input=tokenizer("Do not meddle in the affairs of wizards, for they are subtle and...
# tokenizer的加载和保存使用的方法是from_pretrained、save_pretrainedfrom transformers import AutoTokenizerfrom transformers import BertTokenizerfrom transformers import AutoConfigfrom transformers import AutoModel# 加载分词器# bert-base-cased这里代表的是bert的基础版本# 也可以加载本地保存的模型。tokenizer = Aut...
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased-finetuned-mrpc") classes = ["not paraphrase", "is paraphrase"] sequence_0 = "The company HuggingFace is based in New York City" sequence_1 = "Apples are especially bad for your health" ...