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-...
# 简单的用例代码,完整代码见实战部分# 首先通过 pip 下载相关库:pip install transformers# 导入 transformers 相关库fromtransformersimportAutoModelForSequenceClassification# 初始化分词器和模型model_name ="bert-base-cased"model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)# 将...
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/
上面的代码中,没有使用配置类BertConfig,但是也可以正确加载bert-base-cased模型。这是因为模型的检查点中,已经有默认的配置文件,具体详细内容可以参照model card(如果下载bert-base-cased,可以在下载的文件夹下发现其配置文件config.json)。 通过上面的代码可以加载所有检查的权重。在其预训练任务中可以直接使用,也可以...
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...
4. 我下载好的一些预训练模型 大家按照上面的方法进行下载,并使用即可。 我自己也下载了一些常用的模型,上传到百度网盘了,后期我自己使用到一些其他模型也会更新上去,如果大家想使用可以照着下面图3的办法获得链接即可。 目前分享的链接里有的模型有:bert-base-cased、bert-base-uncased、bert-base-multilingual-cased...
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...
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。
Bert预训练模型下载地址:https://hf-mirror.com/google-bert/bert-base-cased/tree/main (模型很大,下载速度很慢,官网不知道怎么回事打不开) from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch import warnings warnings.filterwarnings('ignore') ...
首次使用这个模型时,transformers 会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。 >>> from transformers import BertTokenizer>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') 用得到的tokenizer进行分词: >>> encoded_input = tokenizer("...