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...
现在指定local_dir就行了
我常用的编辑器就是vscode,然后我也经常的看一些Keli IDE嵌入式的代码,但是这个Keli的默认的文件编码是...
...tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) 运行后系统会自动下载相关的模型文件并存放在电脑中...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下,根据模型的不同下载的东西也不相同使用Linux模型保存的路径在~/....
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...
未指定local_dir参数时,默认下载路径:~/.cache/huggingface/ import os from huggingface_hub import hf_hub_download, snapshot_download # 设置镜像地址 os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' # 下载整个仓库 snapshot_download(repo_id="stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers") ...
可以看到,automodelXXX的功能实际上是默认直接帮你配完一个model,对于tf.keras来说就是直接得到一个compilr之后可以直接fit的model类,对于torch来说,就是一个已经用nn.module+class的方式构建完可以训练的model。 例如上面的 self.model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(pretrain_Model_path,config=conf...
huggingface文档加载模型:llama3_path是本地的模型存储路径。 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(llama3_path) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(llama3_path) 1. 2. 3. ...
我们需要下载模型:``` python3 from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="runwayml... 将相关模型放到项目的 pretrained\_models 目录下,目录结构 Dockerfile 如下所示(此处省略具体镜像制作过程),同时将模型也打包到容器镜像中。可用镜像地址:paas-cn-beijing.cr.volces.com/aigc...
from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased") 1. 2. 3. 然后将你的语句传递给语法分析器: encoded_input = tokenizer("Do not meddle in the affairs of wizards, for they are subtle and quick to anger.") ...