北风卷地白草折,胡天八月即飞雪;忽如一夜春风来,千树万树梨花开,散入珠帘是落幕,狐裘不暖锦琪娜 2. 训练代码 fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,GPT2LMHeadModel,Trainer,TrainingArguments,DataCollatorForLanguageModelingfromdatasetsimportload_datasetimportnumpyasnpcache_dir='./huggingface'checkp...
例如,您可以使用tokenizer对数据进行编码。 pythonCopy codedef tokenize_function(examples): return tokenizer(examples["text"]) tokenized_data= data.map(tokenize_function, batched=True) 微调GPT-2模型。 使用准备好的数据对GPT-2模型进行微调。例如,您可以使用Trainer API对模型进行微调。 pythonCopy code...
1、无法使用Python代码远程下载HuggingFace官网提供的模型(如gpt2) 2、需要从HuggingFace官网下载Transformers 库中开源模型,可以通过此次文章作为参考(能保证正常上网) 3、重要前提,会一些cmd常见命令和对环境配置有经验的,特别是本次操作是基于Anaconda和pytorch环境进行 环境说明:(可直接跳到HuggingFace镜像网址和huggingfac...
看图对话的模型 BLIP-2 开源! 据说这可能是一个可以教 ChatGPT 看懂图片的大语言模型,BLIP-2 由 Salesforce Research 团队发布,你可以给他一张图片,然后针对图片里的内容跟 AI 进行对话。 快来官方的 Space 应用上试玩,找找灵感吧 (或许下一个爆火的就是它呢):https://hf.co/spaces/Salesforce/BLIP2 文...
模型:https://huggingface.co/models 主要模型 自回归GPT2、Transformer-XL、XLnet 自编码BERT、ALBERT、RoBERTa、ELECTRA StoSBART、Pegasus、T5 安装环境 安装transformer pip install transformers 1. 安装datasets pip install datasets 1. 使用字典和分词工具 加载tokenizer(分词器)准备语料 from transformers import Ber...
Huggingface pipeline默认的模型都是英文的,比如对于text generation默认使用gpt2,但我们也可以指定Huggingface Hub上其他的text generation模型,这里我找到一个中文的: generator = pipeline('text-generation', model='liam168/chat-DialoGPT-small-zh') 给一个初始词句开始生产: generator('上午') 输出: [{'gener...
6. GPT2英文文本生成 from transformers import pipelinegenerator = pipeline("text-generation", model="distilgpt2")print(generator( "In this course, we will teach you how to", max_length=30, num_return_sequences=2,))结果：[{'generated_text': 'In this course, we will teach you ...
以下示例显示了如何在pipelines中使用GPT-2生成文本。 默认情况下,所有模型在pipelines中使用时均按其各自配置中的配置应用Top-K采样(例如,请参见 gpt-2 config)。 模型生成了一段随机的文本, PreTrainedModel.generate() 的默认参数可以在Pipelines 中直接覆盖,比如下面的max_length。 from transformers import ...
由于huaggingface放出了Tokenizers工具,结合之前的transformers,因此预训练模型就变得非常的容易,本文以学习官方example为目的,由于huggingface目前给出的run_language_modeling.py中尚未集成Albert(目前有 GPT, GPT-2, BERT, DistilBERT and RoBERTa,具体可以点开前面的链接),这是由于目前对于Albert的支持,在分词时,Albe...
至于原因,他提到语言模型在推理能力、预测能力、控制程度等方面具有很大的多样性,仅仅“瞄准”复现ChatGPT可能只是一种氛围目标,并不必要。 此外,他还提到OpenAI的成功有运气成分,这可能是开源社区无法实现的。 以下是中文翻译,文摘菌做了不改变原意的修改。