我们使用huggingface的from_pretrained()函数加载模型和tokenizer,那么加载这些需要什么文件? 加载模型 测试代码:如果加载成功,就打印1。 fromtransformersimportAutoModelForMaskedLM model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("./bert-base-chinese")print(1) 文件目录结构: |- bert-base-chinese |-- 各种checkpoin...
config = AutoConfig.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, pre_seq_len=128) model = AutoModel.from_pretrained(model_path, config=config, trust_remote_code=True) 优点: 明确:使用配置对象的方式能够明确地指定和管理所有配置参数。 类型检查和验证:配置对象允许进行类型检查和验证,确保参数的...
processor=AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/layoutlmv2-base-uncased") AutoModel AutoModel让你可以为给定的任务加载一个预训练的模型。比如用AutoMOdelForSequenceClassification.from_pretrained()来加载一个序列分类的模型。 fromtransformersimportAutoModelForSequenceClassification model=AutoModelForSequenceClassifica...
model_path="./path"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_path) transformers/models/auto/tokenization_auto.py get_tokenizer_config 调用 cached_file, 得到 resolved_config_file 为 tokenizer_config.json 读取为 json 格式 (tokenizer_config) {...
AutoModel: 用于加载模型 它们的使用方式均为:AutoClass.from_pretrain("模型名称"),然后就可以用了。例如: from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") tokenizer("I'm learning deep learning.") ...
另外返回loss的方法是为了利用HuggingFace里的Trainer对模型进行训练的。 注册自定义类 AutoConfig.register("your_model_name", YOUR_CONFIG_CLASS) AutoModel.register(YOUR_CONFIG_CLASS, YOUR_MODEL_CLASS) 有了这样的注册,你就可以用AutoConfig和AutoModel的save_pretrained和from_pretrained方法了。
model=AutoModel.from_pretrained(checkpoint) 加载了模型之后,就可以把tokenizer得到的输出,直接输入到model中: 代码语言:javascript 复制 inputs=tokenizer(raw_inputs,padding=True,truncation=True,return_tensors='pt')outputs=model(**inputs)# 这里变量前面的**,代表把inputs这个dictionary给分解成一个个参数单独...
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", quantization_config=quantization_config) 量化一个模型可能花费较长的时间。对于一个 175B 参数量的模型,如果使用一个大型校准数据集 (如“c4”),至少需要 4 个 GPU 时。正如上面提到的那样,许多 GPTQ 模型已经可以在 Hugging Fac...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint, use_fast=True) tokenizer(["Hello, this one sentence!"]) # {'input_ids': [[101, 7592, 1010, 2023, 2028, 6251, 999, 102]], 'attention_mask': # [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]} ...
from diffusers import AutoencoderKL, UNet2DConditionModel, DDIMScheduler ## Helper functions def load_artifacts(): ''' A function to load all diffusion artifacts ''' vae = AutoencoderKL.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", subfolder="vae", torch_dtype=torch.float16).to("cuda...