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=True,revision="main") model = AutoModel...
在你的代码中,AutoTokenizer和AutoModel在初始化时会使用缓存路径。你可以通过以下方式找到这个路径: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_re...
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...
AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese', cache_dir='./')
如下所示,我们到Huggingface官网下载好一个中文BERT预训练模型,模型所有文件存放在当前目录下的“model/bert-base-chinese”路径下。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]: ...
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...
通过配置和路径导入模型 model = transformers.AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH,config = model_config) 二、pytorch之Dataset、Dataloader Dataset from torch.utils.data import Dataset, DataLoader ## 注意,其中 ## Dataset是一个抽象类(迭代器), 自定义的Dataset需要继承它并且实现两个成员方法: ## __...
from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained('/mnt/albert-base-v2') # 注意 /mnt/albert-base-v2 是你解压后模型文件所在路径 3.数据集 3.1 数据集简介 数据集存放路径:/public/data/nlp 数据集名称(定时更新,也可联系矩池云小助手): 名称描述 dbpedia_14 基于DBpedia2014的14个...
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel import torch # 定义模型路径 model_path = 'E:\\\Python\\\IMDB_movies_transform\\\model_cache\\\gpt2' # 不同项目绝对路径不同,可自行改为相对路径 # 加载tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path) # 加载模型 model =...
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。