测试数据并不可见，我们需要将notebook代码在线提交进行推理，而因为测试集不可以见经常会遇到提交Error，...
from transformers import AutoConfig, AutoModel my_config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert-base-uncased", n_heads=12) my_model = AutoModel.from_config(my_config) huggingface.co/docs/tra 训练 所有模型都是标准模型torch.nn.Module,因此您可以在任何典型的训练循环中使用它们。虽然您可以编写自...
config = AutoConfig.from_pretrained(config, revision=revision, _from_pipeline=task, **model_kwargs) elif config is None and isinstance(model, str): config = AutoConfig.from_pretrained(model, revision=revision, _from_pipeline=task, **model_kwargs) load_tokenizer = type(model_config) in TOKEN...
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(...
使用from_pretrained()函数加载模型需要tokenizer.json和config.json文件。但是我们还需要把对应的tokenizer_config.json文件和vocab.txt文件也加进去,因为会在后续使用。 项目组件 一个完整的transformer模型主要包含三部分: Config,控制模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。将Config类导出时文...
config = AutoConfig.from_pretrained(model_checkpoint) config.save_pretrained("./saved_model/") # 存在这里,然后可以 from_pretrained("./saved_model/") model = TFAutoModelForCausalLM.from_config(config) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
一个完整的transformer模型主要包含三部分:Config、Tokenizer、Model。 Config 用于配置模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。 示例: 代码语言:javascript 复制 {"architectures":["BertForMaskedLM"],"attention_probs_dropout_prob":0.1,"gradient_checkpointing":false,"hidden_act":"gel...
from_config(pipe.scheduler.config) pipe.to("cuda") input_video = load_video( "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/hiker.mp4" ) prompt = ( "An astronaut stands triumphantly at the peak of a towering mountain. Panorama of rugged peaks and " ...
colossalai.launch_from_torch(config='./configs/colossalai_zero.py')然后，还是像往常一样定义数据集、模型、优化器、损失函数等。比如直接使用原生PyTorch代码，在定义模型时，只需将模型放置于ZeroInitContext下初始化即可。在这里，使用的是Hugging Face提供的OPTForCausalLM模型以及预训练权重，在Wikitext数据集上...
通常我们需要保存的是三个文件及一些额外的文件,第一个是配置文件;config.json。第二个是词典文件,vocab.json。第三个是预训练模型文件,如果你使用pytorch则保存pytorch_model.bin文件,如果你使用tensorflow 2,则保存tf_model.h5。 额外的文件,指的是merges.txt、special_tokens_map.json、added_tokens.json、tokeniz...