dataset.cleanup_cache_files() 这段代码会返回一个数字,表示被移除的dataset cache数量。 启用或禁用cache 如果没有设置load_from_cache_file,就会从cache里读出被hf处理过的数据集形态。但是如果设置了不从cache里读,也可以自己通过指定add_prefix处理raw data。 updated_dataset = small_dataset.map(add_prefix, ...
from_pretrained("internlm/internlm2-chat-7b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda() 通过这种方式,模型会下载到 huggingface 的 cache 目录(通常为 ~/.cache/huggingface,可以通过环境设置 TRANSFORMERS_CACHE 设置默认的 cache 目录),例如下载到 ~/.cache/huggingface/hub/models--...
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。
use_cache: 是否使用缓存。 vocab_size: 词汇表的大小。 上述选项只是一些常见的选项,具体的选项和对应的值会因不同的模型类型和架构而有所不同。除了上述字段之外,config.json文件还可能包含其他特定于模型的配置信息。在加载模型时,可以使用AutoConfig.from_pretrained()方法自动加载正确的模型配置文件。 如:使用了...
from transformers import BertTokenizer # 加载预训练字典和分词方法 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese', cache_dir=None, force_download=False, ) sents = [ '选择珠江花园的原因就是方便。', '笔记本的键盘确实爽。', '房间太小。其他的都一般。
checkpoint="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) 如此便得到tokenizer对象后,后续只需将文本参数输入即可,便完成了分词-编码-转换工作。 使用Transformers框架不需要担心使用哪个后端 ML 框架(PyTorch、TensorFlow、Flax)。Transformer 模型只接受tensors(张量...
方法三:添加cache_dir参数 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: ...
from transformers import BertTokenizer # 加载预训练字典和分词方法 tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese', cache_dir=None, force_download=False ) sents = [ '选择珠江花园的原因是方便', '笔记本的键盘确实爽', '房间太小,其他的一般', '今天才知道...
下面的代码尝试使用XL转换器对文本进行矢量化: text = "Some string about 5000 characters long" tokenizer = TransfoXLTokenizerFast.from_pretrained('transfo-xl-wt103', cache_dir=my_local_dir, local_files_only=True) model
from transformers import BartForConditionalGenerationfrom transformers import Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainermodel = BartForConditionalGeneration.from_pretrained( "facebook/bart-base" )training_args = Seq2SeqTrainingArguments( output_dir="./", evaluation_strategy="steps", per_device...