使用from_pretrained()函数加载模型需要pytorch_model.bin和config.json文件。 加载tokenizer 测试代码:如果加载成功,就打印1。 fromtransformersimportAutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert-base-chinese")print(1) 文件目录结构: |- bert-base-chinese |-- 各种checkpoint文件 |- test.py ...
module=importlib.import_module(f".marian",transformers.models)returngetattr(module,"MarianTokenizer") getattr(module, "MarianTokenizer") 传递给了 tokenizer_class, 最后 from_pretrained 这里可以开始看 tokenization_marian.py 的代码 :transformers/models/marian/tokenization_marian.py MarianTokenizer -> PreTrai...
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(...
这个PretrainedModel继承自nn.Module。所以你的自定义模型也是一个标准的pytorch模型。 继承自PretrainedModel的好处是: 可以帮你实现save_pretrained和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,...
I tried examining ORTQuantizer.from_pretrained and got the following: <function optimum.onnxruntime.quantization.ORTQuantizer.from_pretrained(model_name_or_path: Union[str, os.PathLike], feature: str, opset: Optional[int] = None) -> 'ORTQuantizer'> Clearly, from_pretrained here doesn...
# 划分测试集以及训练集 df = pd.read_csv('train.csv') train_size = 0.8 train_data = df.sample(frac=0.8, random_state=200) test_data = df.drop(train_data.index).reset_index(drop=True) train_data = train_data.reset_index(drop=True) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('model/'...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint, use_fast=True) def tokenize_function(examples): return tokenizer(examples["text"]) tokenized_datasets = datasets.map(tokenize_function, batched=True, num_proc=4, remove_columns=["text"]) ...
AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") 原理是因为huggingface工具链会在.cache/huggingface/下维护一份模型的符号链接,无论你是否指定了模型的存储路径 ,缓存目录下都会链接过去,这样可以避免自己忘了自己曾经下过某个模型,此外调用的时候就很方便。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint, use_fast=True)deftokenize_function(examples):returntokenizer(examples["text"]) tokenized_datasets = datasets.map(tokenize_function, batched=True, num_proc=4, remove_columns=["text"])defgroup_texts(examples):# Concatenate all texts.concatenat...
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...