Google Colab,全称 Colaboratory,是 Google Research 团队开发的一款产品。在 Colab 中,任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上来说,Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。用户无需设置,就可以直接使用,同时还能获得 GPU 等计算资源的免费使用权限。 ...
它在 Hugging Face 平台上提供支持,可在 Vertex Model Garden 和 Google Kubernetes Engine 中轻松部署和微调。 Gemma 模型系列同样非常适合利用 Colab 提供的免费 GPU 资源进行原型设计和实验。在这篇文章中,我们将简要介绍如何在 GPU 和 Cloud TPU 上,使用 Hugging Face Transformers 和 PEFT 库对 Gemma 模型进行...
实际实验时,发现可以直接用Tokenizers.BertWordPieceTokenizer进行分词。因此,本文在example的基础上,对中文文本《论语》进行预训练,使用Tokenizers和Transformers,环境在Google Colab GPU下。 训练Tokenizer 本文选择训练一个BertWordPieceTokenizer的分词器,由于Bert和Albert大致相似,因此分词器上选择BertWordPieceTokenizer不会有...
打开Google云端硬盘(https://drive.google.com)并登录您的Google账户。 创建一个文件夹,用于保存代码和数据文件。 将代码和数据文件上传到这个文件夹中。您可以将它们拖放到Google云端硬盘窗口中,或者使用“新建”按钮来上传文件。 在Colab中,选择“文件” -> “新建笔记本”,创建一个新的Colab笔记本。 在Colab笔记本...
使用 Docker 和 HuggingFace 实现 NLP 文本情感分析应用
Transformers提供Trainer类,帮助我们在预训练好的模型上进行微调。数据预处理完成之后,就可以使用Trainer类进行微调了,最重要的部分是运行接口Trainer.train()时的环境,如果在CPU上进行微调,速度会非常慢,也可以使用Google Colab提供的GPU或者TPU进行微调。 下面的代码是前面已经学习过数据处理部分: from datasets import ...
在编写训练代码之前,需要启动 TensorBoard,这样可以获得模型的实时训练信息。这里显示的代码适用于 Google Colab,其中已经安装了 TensorBoard,并且 Jupyter 魔术命令允许直接从 Notebook 单元显示 TensorBoard 前端。 启动TensorBoard 时,logdir 参数应该代表 Hugging Face 写入模型训练日志的目录。
在编写训练代码之前,需要启动 TensorBoard,这样可以获得模型的实时训练信息。 这里显示的代码适用于 Google Colab,其中已经安装了 TensorBoard,并且 Jupyter 魔术命令允许直接从 Notebook 单元显示 TensorBoard 前端。 启动TensorBoard 时,logdir 参数应该代表 Hugging Face 写入模型训练日志的目录。
在编写训练代码之前,需要启动 TensorBoard,这样可以获得模型的实时训练信息。这里显示的代码适用于 Google Colab,其中已经安装了 TensorBoard,并且 Jupyter 魔术命令允许直接从 Notebook 单元显示 TensorBoard 前端。 启动TensorBoard 时,logdir 参数应该代表 Hugging Face 写入模型训练日志的目录。
在编写训练代码之前,需要启动 TensorBoard,这样可以获得模型的实时训练信息。这里显示的代码适用于 Google Colab,其中已经安装了 TensorBoard,并且 Jupyter 魔术命令允许直接从 Notebook 单元显示 TensorBoard 前端。 启动TensorBoard 时,logdir 参数应该代表 Hugging Face 写入模型训练日志的目录。