在下载Huggingface上下载需要登录的模型(Gated Model),例如meta-llama/Llama-2-7b-hf时,需要指定hugginface的token,格式为hf_*** 我们需要先登录Huggingface账号并获取token。 点击左侧的access token 点击n…
--hf_token (可选) Hugging Face 令牌,用于身份验证。 --tool (可选) 使用的下载工具。可以是 wget (默认) 或 aria2c。 -x (可选) aria2c 的下载线程数。 --dataset (可选) 指示下载数据集。 --dir (可选) 下载模型/数据集的目录。 示例: hfd bigscience/bloom-560m --exclude safetensors ...
--hf_username (可选)Hugging Face用户名,用于身份验证。--hf_token (可选)Hugging Face令牌,用于身份验证。--tool (可选)使用的下载工具。可以是wget(默认)或aria2c。-x (可选)aria2c的下载线程数。--dataset (可选)标志,表示下载数据集。 示例: hfd bigscience/bloom-560m--exclude safetensors hfd...
将print命令替换为yield或你想要将 token 流式传输到的函数。 使用Javascript 流式传输请求 首先你需要安装@huggingface/inference库 npm install @huggingface/inference 我们可以创建一个HfInferenceEndpoint,提供我们的端点 URL 和凭据以及我们想要使用的超参数。 import{HfInferenceEndpoint}from'@huggingface/inference' co...
huggingfacehub_api_token="<HF_TOKEN>", ) texts = ["Hello, world!","How are you?"] hf_embeddings.embed_documents(texts) 总结 我们致力于让langchain-huggingface变得越来越好。我们将积极监控反馈和问题,并努力尽快解决它们。我们还将不断添加新的特性和功能,以拓展该软件包使其支持更广泛的社区应用。我...
RLHF微调:使用奖励模型训练由人类专家标记的(prompt, good_response, bad_response)数据,以对齐LLM上的响应 下面我们开始逐一介绍 特定领域预训练 特定于领域的预训练是向语言模型提供其最终应用领域的领域知识的一个步骤。在这个步骤中,使用因果语言建模(下一个令牌预测)对模型进行微调,这与在原始领域特定文本数据的...
RLHF由以下阶段组成: 特定领域的预训练:微调预训练的型语言模型与因果语言建模目标的原始文本。 监督微调:针对特定任务和特定领域(提示/指令、响应)对特定领域的LLM进行微调。 RLHF奖励模型训练:训练语言模型将反应分类为好或坏(赞或不赞) RLHF微调:使用奖励模型训练由人类专家标记的(prompt, good_response, bad_...
RLHF微调:使用奖励模型训练由人类专家标记的(prompt, good_response, bad_response)数据,以对齐LLM上的响应 下面我们开始逐一介绍 特定领域预训练 特定于领域的预训练是向语言模型提供其最终应用领域的领域知识的一个步骤。在这个步骤中,使用因果语言建模(下一个令牌预测)对模型进行微调,这与在原始领域特定文本数据的...
//huggingface.co - HF_HUB_CACHE: /root/.cache/huggingface/hub - HF_ASSETS_CACHE: /root/.cache/huggingface/assets - HF_TOKEN_PATH: /root/.cache/huggingface/token - HF_HUB_OFFLINE: False - HF_HUB_DISABLE_TELEMETRY: False - HF_HUB_DISABLE_PROGRESS_BARS: None - HF_HUB_DISABLE_SYMLINKS_...
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token#Defining the reward model deep_hubreward_model = pipeline("text-classification", model="lvwerra/distilbert-imdb")deftokenize(sample):sample["input_ids"] = tokenizer.encode(sample["query"])returnsample ...