代码如下: # 从本地加载模型和分词器fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModel local_model_name="./my_model"# 本地模型路径tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(local_model_name)# 加载本地的 tokenizermodel=AutoModel.from_pretrained(local_model_name)# 加载本地的模型# 测试模型input_text="Hello, ...
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 ...
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/') 但是我需要保存分词器吗?还是可以像正常方式一样使用: tokenizer = BertTokenizer....
Huggingface 的from_pretrained的下载代理服务器方法设置 笔者需要用到下载预训练模型,但是此时TUNA和BSFU的镜像已经停止了,希望有可用的途径下载到位于网上的预训练模型。 此时查找了huggingface的文档Configuration 根据文档,该参数proxies (Dict, optional) A dictionary of proxy servers to use by protocol or endpoint,...
以MarainTokenzier 为例, 这里主要介绍从本地文件加载 model_path="./path"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_path) transformers/models/auto/tokenization_auto.py get_tokenizer_config 调用 cached_file, 得到 resolved_config_file 为 tokenizer...
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel model_name = input("HF HUB 路径,例如 THUDM/chatglm-6b-int4-qe: ") 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...
3 使用环境变量: 你还可以通过设置环境变量TRANSFORMERS_OFFLINE为1来强制transformers库使用离线模式。在这个模式下,from_pretrained将只尝试从本地加载模型,如果找不到,则会抛出异常。 ```python import osos.environ["TRANSFORMERS_OFFLINE"] = "1"from transformers import BertModeltry:model = BertModel.from_pret...
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...
国内使用hugging face模型 clone 仓库 2.修改模型加载路径
方法2：import transformers as ppb model = ppb.BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-...