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(...
HuggingFace的强制Config分离,使得代码更加清晰,save_pretrained的时候可以保存一个config.json,from_pretrained可以根据config来创建一个完全一样的模型出来,然后加载pytorch_model.bin里的state_dict的值。这样加载起来的模型超参数,参数和保存时就完全一致了。这就避免了你原来自己写代码时保存模型,保存的参数和模型的超...
在这个文件里我们能够看到,主要是一个继承自 PretrainedConfig 的类 BertConfig的定义,以及不同BERT模型的config文件的下载路径,下方显示前三个。 BERT_PRETRAINED_CONFIG_ARCHIVE_MAP={"bert-base-uncased":"https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-config.json","bert-large-uncase...
from transformers import AutoModelForCausalLM from datasets import load_dataset from trl import SFTTrainer dataset = load_dataset("imdb", split="train") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m") peft_config = LoraConfig( r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.05, bias...
在参数部分,描述了类的初始化参数,其中 config 是一个 RwkvConfig 类,包含了模型的所有参数。通过用配置文件进行初始化不会加载与模型相关的权重,只会加载配置。可以通过 ~PreTrainedModel.from_pretrained 方法来加载模型权重。 这个文档字符串的目的是为了提供使用该类的开发者一个快速查阅和理解类的基本信息和用法。
使用from_pretrained()函数加载模型需要tokenizer.json和config.json文件。但是我们还需要把对应的tokenizer_config.json文件和vocab.txt文件也加进去,因为会在后续使用。 项目组件 一个完整的transformer模型主要包含三部分: Config,控制模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。将Config类导出时文...
所有这些类都可以使用通用的from_pretrained()实例化方法,以简单统一的方式从受过训练的实例中初始化,该方法将负责下载(如果需要),缓存和加载相关的类实例以及相关的数据(config的的超参数,再Hugging Face Hub上提供的预先训练的检查点或您自己保存的检查点的tokenizer生成器的词汇表和模型的权重)。
通常我们需要保存的是三个文件及一些额外的文件,第一个是配置文件;config.json。第二个是词典文件,vocab.json。第三个是预训练模型文件,如果你使用pytorch则保存pytorch_model.bin文件,如果你使用tensorflow 2,则保存tf_model.h5。 额外的文件,指的是merges.txt、special_tokens_map.json、added_tokens.json、tokeniz...
fromdatasets import load_datasetfromtransformers import AutoTokenizer, pipelinefromtrl import AutoModelForCausalLMWithValueHead, PPOConfig, PPOTrainerfromtqdm import tqdm dataset = load_dataset("HuggingFaceH4/cherry_picked_prompts",split="train")
随机初始化一个Transformer模型:通过config来加载 *Config这个类,用于给出某个模型的网络结构,通过config来加载模型,得到的就是一个模型的架子,没有预训练的权重。 代码语言:javascript 复制 from transformersimportBertModel,BertConfig config=BertConfig()model=BertModel(config)# 模型是根据config来构建的,这时构建的...