model_path = input("本地存放路径,例如 ./path/modelname: ") #用 AutoModel.from_pretrained() 下载模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name,trust_remote_code=True,revision="main") model = AutoModel.from_pretrained(model_name,trust_remote_code=True,revision="main") #用 P...
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...
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 ...
3. 使用下载好的本地文件 使用的时候,非常简单。huggingface的transformers框架主要有三个类model类、configuration类、tokenizer类,这三个类,所有相关的类都衍生自这三个类,他们都有from_pretained()方法和save_pretrained()方法。 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...
在使用Hugging Face的模型时,通常使用的是from_pretrained方法来加载模型。默认情况下,这个方法会先查询网络最新版本 (通常报错在这里),再检查本地是否已有该模型,如果没有,则会从Hugging Face的模型库中下载。如果你想优先使用本地已有的模型,并且只在缺少的情况下从
3. 使用下载好的本地文件 使用的时候,非常简单。huggingface的transformers框架主要有三个类model类、configuration类、tokenizer类,这三个类,所有相关的类都衍生自这三个类,他们都有from_pretained()方法和save_pretrained()方法。 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...
方法2:import transformers as ppb model = ppb.BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-...
国内使用hugging face模型 clone 仓库 2.修改模型加载路径
huggingface model模型本地化 以t5-base为例: 储存模型: from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM if __name__ == '__main__': model_name = 't5-base' prefix = 'your_path' save_path = prefix+model_name model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)...
我想知道在微调BERT模型并保存后,分词器是否会受到影响或更改。我需要在以后使用保存的BERT模型时也将分词器保存在本地以便重新加载吗? 我只是这样做: bert_model.save_pretrained('./Fine_tune_BERT/') 稍后再做。 bert_model = TFBertModel.from_pretrained('./Fine_tune_BERT/') ...