config = AutoConfig.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, pre_seq_len=128) model = AutoModel.from_pretrained(model_path, config=config, trust_remote_code=True) 优点: 明确:使用配置对象的方式能够明确地指定和管理所有配置参数。 类型检查和验证:配置对象允许进行类型检查和验证,确保参数的...
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(...
HuggingFace的强制Config分离,使得代码更加清晰,save_pretrained的时候可以保存一个config.json,from_pretrained可以根据config来创建一个完全一样的模型出来,然后加载pytorch_model.bin里的state_dict的值。这样加载起来的模型超参数,参数和保存时就完全一致了。这就避免了你原来自己写代码时保存模型,保存的参数和模型的超...
from transformers import AutoTokenizer #下面这种方式可以自动加载bert-base-uncased中使用的分词器 tokeniz...
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...
classBertPooler(nn.Module):def__init__(self,config):super().__init__()self.dense=nn.Linear(config.hidden_size,config.hidden_size)self.activation=nn.Tanh()defforward(self,hidden_states):# We "pool" the model by simply taking the hidden state corresponding# to the first token.first_token...
首先定义了一个类,BertConfig,这个类包含了所有模型所需要的配置参数,比如hidden_size,number_hidden_...
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...
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...
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...