一种解决方法是查看你的Python环境中的缓存路径。在你的代码中,AutoTokenizer和AutoModel在初始化时会使用缓存路径。你可以通过以下方式找到这个路径: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.fr...
可以用HF文档提供的方法进行指定保存,并通过本地路径调用。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel model_name = input("HF HUB 路径,例如 THUDM/chatglm-6b-int4-qe: ") model_path = input("本地存放路径,例如 ./path/modelname: ") #用 AutoModel.from_pretrained() 下载模型 ...
现在指定local_dir就行了
我们在第一次执行BertTokenizer和BertModel中的某个模型的from_pretrained函数的时候,将会自动下载预训练模型的相关文件。但是我们还在函数中增加了cache_dir参数,这个参数的作用是你要下载到自己想要指定的一个文件夹下。 代码如下: fromtransformersimportBertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained...
from_pretrained()方法允许您快速加载任何体系结构的预训练模型,因此您不必投入时间和资源从头开始训练模型。生成这种类型的与checkpoint无关的代码意味着,如果您的代码适用于一个checkpoint,它将与另一个检查点一起使用 - 只要它被训练用于类似的任务 - 即使体系结构不同。
目前，我遇到过两个与HuggingFace cache相关的问题。一个是关于datasets库的问题。在使用load_dataset函数...
假如我们用浏览器下载了一个模型,存储到服务器的/data/gpt2下了,调用的时候你得写模型的绝对路径 AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/data/gpt2") 然而如果你用的huggingface-cli download gpt2 --local-dir /data/gpt2下载,即使你把模型存储到了自己指定的目录,但是你仍然可以简单的用模型的名字来引用他...
from_pretrained方法的第一个参数都是pretrained_model_name_or_path,这个参数设置为我们下载的文件目录即可。 样例一: 下面的代码是使用GPT2去预测一句话的下一个单词的样例。这里的pytorch版本的,如果是tensorflow 2版本的,GPT2LMHeadModel.from_pretrained的参数需要额外加入from_tf=True。
“AutoClass”所有类都不能够通过init()方法进行实例化,只能通过from_pretrained()方法实例化指定的类。 如下所示,我们到Huggingface官网下载好一个中文BERT预训练模型,模型所有文件存放在当前目录下的“model/bert-base-chinese”路径下。创建预训练模型时,我们将这一路径传递到from_pretrained()方法,即可完成模型创建,...