可以通过设置TRANSFORMERS_CACHE环境变量控制模型的保存路径，详情见 HelloWorld：huggingface 模型下载与离线加...
但我很奇怪，为什么huggingface为什么要把模型下载到一个地方去，而不是默认下载到项目所在的文件夹 ...
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,创建好的模型为BertModel类的实例。 In [1]: fromtransformersimportAutoModel In [4]: model=AutoModel.from_pretrained("./models/bert-base-chinese")print(type(model)) Some weights of the model checkpoint at ./models/bert...
huggingface用法。注意bad_words_ids要有效,必须tokenizer在通过from_pretrained初始化的时候添加参数add_prefix_space=True。 force_words_ids,同上,表示必须要有的token的id们。 renormalize_logits,默认False。huggingface建议为True。 参考当设置为 True 时,它会将模型中的 logits 规范化为概率分布,以便于计算损失和生...
未指定local_dir参数时,默认下载路径:~/.cache/huggingface/ importosfromhuggingface_hubimporthf_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")snapshot_download(rep...
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...
预训练模型的简要剖析(Under the hood: pretrained models) 现在让我们看看在使用这些管道时,在引擎盖下面会发生什么。 正如我们所看到的,模型和标记器是使用from_pretrained方法创建的。 fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
文本处理:用transformers的tokenizer 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 fromtransformersimportautotokenizer fromdatasetsimportload_dataset tokenizer = autotokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") dataset = load_dataset("rotten_tomatoes", split="train") tokenizer(dataset[0]["text"]) {'input_ids':...
pretrained = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # GPU pretrained = pretrained.cuda() # 不训练,不需要计算梯度,这里我们不使用fine-turning,直接把预训练模型的参数给冻住,只训练下游任务模型 # 对预训练模型本身它的参数,我们不调整 for param in pretrained.parameters(): param.requires_grad_...
AutoClass的from_pretrained()方法自动根据预训练模型的名称或路径提取其architecture,使用户可以迅速加载任何architecture的预训练模型,只需要根据任务选择特定的AutoClass即可直接调用模型。 以下以文本摘要任务为例: (由于文本摘要的全pipeline比较麻烦,不像原文档中的sequence classification任务只要得到输出结果就能得到概率、...