在Hugging Face中,config.json文件是用于配置预训练模型参数的文件。这个文件通常包含了模型的架构、超参数和其他模型配置信息。它是一个JSON格式的文件,可以在加载模型时用来初始化模型的配置。 在加载模型时,from_pretrained()方法通常会自动加载相应的config.json文件。例如,BertForSequenceClassification.from_pretrained(...
config 文件可以采取三种方式,bert名称、bert文件夹地址、config文件地址 config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased') # Download configuration from S3 and cache. config = BertConfig.from_pretrained('./test/saved_model/') # E.g. config (or model) was saved using `save_pretrained('....
config = BertConfig() #以config为配置对象创建模型(不引入权重) model = BertModel(config) 若要加载已经训练过的模型,我们可以使用from_pretrained() 方法: from transformers import BertModel model = BertModel.from_pretrained("bert-base-cased") 观察一下config文件中的内容: print(config) # 包含的是模...
model_path='/Users/admin/Downloads/pytorch_model.bin'# 替换为你的pytorch_model.bin文件路径# 加载...
config.json: 作用: 包含模型的配置参数,如模型架构、层数、隐藏单元数等。这个文件用于初始化模型的结构。 pytorch_model.bin: 作用: 这是PyTorch模型的权重文件,包含了模型的训练参数和权重数据。 tf_model.h5: 作用: 这是TensorFlow模型的权重文件,包含了模型的训练参数和权重数据。
前者就是1中的配置文件,这和我们的直觉相同,即config和model应该是紧密联系在一起的两个类。后者其实和torch.save()存储得到的文件是相同的,这是因为Model都直接或者间接继承了Pytorch的Module类。从这里可以看出,HuggingFace在实现时很好地尊重了Pytorch的原生API。
其中checkpoint可以是*.safetensors,*.bin,*.pth,*.pt,*.ckpt等格式的存储模型权重的文件。 在传入pretrained_cfg_overlay=dict(file=r'path\to\checkpoint')参数后,默认的pretrained_cfg预训练 config 中会添加file=r'path\to\checkpoint键值对,导入模型权重时,代码会优先检查 config 中是否有file关键词,代码会...
前者就是1中的配置文件,这和我们的直觉相同,即config和model应该是紧密联系在一起的两个类。后者其实和torch.save()存储得到的文件是相同的,这是因为Model都直接或者间接继承了Pytorch的Module类。从这里可以看出,HuggingFace在实现时很好地尊重了Pytorch的原生API。
2.4 Define the LoraConfig 这一步定义peft（用lora方法）的参数：if script_args.use_peft: pe...
首先，GPT模型的配置文件（config.json）描述了模型的参数与架构。配置文件是一个OrderedDict()类型的结构，包含关键组件的值，如embedding矩阵与位置编码矩阵。这些组件在模型内部执行特定功能，如将输入转换为模型能够理解的形式。在模型的运作过程中，每一阶段都具有其独特意义。第一阶段中，模型首先通过...