from_config(config) device_map = infer_auto_device_map(model) 返回的device_map是一个字典,包含模型模块、权重(以及对应的设备)。下面是在Titan RTX上跑的device_map的结果。 {'model.decoder.embed_tokens': 0, 'model.decoder.embed_positions': 0, 'model.decoder.final_layer_norm': 0, '...
OSError: ./bert-base-chinese doesnotappear to have a file named config.json. Checkout'https://huggingface.co/./bert-base-chinese/None'foravailable files. 那么,如果checkpoint文件有tokenizer.json和config.json: 1 说明: 使用from_pretrained()函数加载模型需要tokenizer.json和config.json文件。但是我们还...
from transformers import AutoConfig, AutoModel my_config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert-base-uncased", n_heads=12) my_model = AutoModel.from_config(my_config) huggingface.co/docs/tra 训练 所有模型都是标准模型torch.nn.Module,因此您可以在任何典型的训练循环中使用它们。虽然您可以编写自...
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(...
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 transformers import BertModel, BertConfig config = BertConfig() model = BertModel(config) # 模型是根据config来构建...
from_config(pipe.scheduler.config) pipe.to("cuda") input_video = load_video( "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/hiker.mp4" ) prompt = ( "An astronaut stands triumphantly at the peak of a towering mountain. Panorama of rugged peaks and " ...
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...
from trlimportRewardTrainer,RewardConfig model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("gpt2")peft_config=LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_CLS,inference_mode=False,r=8,lora_alpha=32,lora_dropout=0.1,)trainer=RewardTrainer(model=model,args=training_args,tokenizer=tokenizer,train_dataset=datas...
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="none", task_type="CAUSAL_LM", ...
from transformers import BertModel, BertTokenizer, BertConfig # 首先要import进来 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-chinese') config.update({'output_hidden_states':True}) # 这里直接更改模型配置 ...