(1) 安装依赖pip install -U huggingface_hub (2) 基本命令示例:export HF_ENDPOINT=https://hf-mi...
要通过命令行将文件上传到 Hugging Face,可以使用huggingface-cli工具。以下是详细步骤: 安装huggingface_hub包: 首先,确保已经安装了huggingface_hub包。可以使用 pip 安装: pip install huggingface_hub 1. 登录Hugging Face 账户: 使用huggingface-cli命令行工具登录到你的 Hugging Face 账户: huggingface-cli login 1...
Chain-Of-Thought-Hub (GitHub Repo) Chain-of-Thought-Hub通过思维链提示对大型语言模型的复杂推理能力进行基准测试。 LLM Chain (GitHub Repo) LLM Chain是一个强大的防锈箱,用于在大型语言模型中构建链,允许您汇总文本并完成复杂的任务。 一个嵌入空间来统治它们 AI中的嵌入是计算机可以操作的数据的表示形式。例...
当调用timm从huggingface下载与训练模型时会报SSLERROR错误,例如运行如下代码 importtimmmodel=timm.create_model('hf-hub:timm/resnet34.a1_in1k',pretrained=True) 会报如下错误(已挂梯子) requests.exceptions.SSLError:(MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443):Maxretriesexceededwith...
国内因huggingface访问限制,无法直接从huggingface下载数据,咱们先将数据下载到本地,修改deepspeed数据加载方式 1. 配置git全局代理【可选】 git config --global http.proxy http://127.0.0.1:1080 取消代理 git config --get http.proxy 2. 下载数据
训练和评估数据在Huggingface Hub上以McGill-NLP/WebLINX的形式提供。从数据集导入load_dataset 从huggingface_hub导入snapshot_download transformers导入流水线 #我们使用验证数据,但您可以在此处使用自己的数据有效=加载数据集(“McGill-NLP/WebLINX”,拆分=“验证”) snapshot_download(“McGill NLP/WebLINX”,“dataset...
预训练阶段主要涉及一个以基于图像的文本生成任务,损失函数使用因果 LM 损失。 BLIP-2 使用 ViT 作为视觉编码器。而对于 LLM,论文作者使用 OPT 和 Flan T5 模型。你可以找到在 [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models?other=blip-2) 上找到 OPT 和 Flan T5 的预训练 checkpoints。 但不要忘记,...
fatal: unable to access 'https://hub.fastgit.org/pytorch/pytorch.git/': Open,#解决"fatal:unabletoaccess'Open"报错##问题描述在进行代码克隆或拉取操作时,有时会遇到错误信息:"fatal:unabletoaccess'Open"。这个错误通常是由于网络问题或权限问题导致的。##解决步
我一直在尝试使用预训练模型。使用collab模板中默认的所有内容,使用从huggingface/pytorch-transformers到bert-base-uncased的torch.hub.load()作为“模型”代码示例 import torch model = torch.hub.load('huggingface/pytorch-transformers', 'model', 'bert-base-uncased') # Download model and configuration...
(1) 安装依赖pip install -U huggingface_hub (2) 基本命令示例:export HF_ENDPOINT=https://hf-...