OSError: ./bert-base-chinese doesnotappear to have a file named config.json. Checkout'https://huggingface.co/./bert-base-chinese/None'foravailable files. 那么,如果checkpoint文件有tokenizer.json和config.json: 1 说明: 使用from_pretrained()函数加载模型需要tokenizer.json和config.json文件。但是我们还...
from_pretrained(model_name_or_path) 179 model = get_peft_model(model, peft_config) 得到的模型为: ipdb> model BloomForCausalLM( (transformer): BloomModel( (word_embeddings): Embedding(250880, 1024) (word_embeddings_layernorm): LayerNorm((1024,), eps=1e-05, elementwise_affine=True) (...
在Hugging Face中,config.json文件是用于配置预训练模型参数的文件。这个文件通常包含了模型的架构、超参数和其他模型配置信息。它是一个JSON格式的文件,可以在加载模型时用来初始化模型的配置。 在加载模型时,from_pretrained()方法通常会自动加载相应的config.json文件。例如,BertForSequenceClassification.from_pretrained(...
而因为测试集不可以见经常会遇到提交Error，同时报错完整的日志并不返回，只返回错误大类类型，在Debug时...
Huggingface在线加载encoder_config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased") Qformer = BertLMHeadModel(config=encoder_config) 本地加载 访问huggingface库,将三个文件下载到本地"xx/b…
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...
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("gpt2") peft_config = LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_CLS,inference_mode=False,r=8,lora_alpha=32,lora_dropout=0.1, ) trainer = RewardTrainer(model=model,args=training_args,tokenizer=tokenizer,train_dataset=dataset,peft_config=peft_confi...
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("gpt2") peft_config = LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_CLS,inference_mode=False,r=8,lora_alpha=32,lora_dropout=0.1, ) trainer = RewardTrainer(model=model,args=training_args,tokenizer=tokenizer,train_dataset=dataset,peft_config=peft_confi...
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。
from_pretrained( ckpt_id, subfolder="transformer", quantization_config=nf4_config, torch_dtype=torch.bfloat16 ) Then, we use model_nf4 to instantiate the FluxPipeline: from diffusers import FluxPipeline pipeline = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained( ckpt_id, transformer=model_nf4, torch_...