从Huggingface Hub上下载和缓冲数据集(也可以本地哟!) 使用Dataset.map()预处理数据 加载和计算指标 Datasets库可以很方便的完成上述三个操作,另外在本章中我们着重关注如下问题。 当你的数据集不在Dataset Hub上时,怎么办? 如何分割与合并数据集(使用类似Pandas的操作方式)? 当你的模型达到超过内存加载能力时...
3.1 导入模型 利用官方的hub导入模型;下面导入了一个BertModel;在官方的教程中推进使用pipeline导入模型的方法; import torch from transformers import BertModel, BertTokenizer, BertConfig # 首先要import进来 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') config = BertConfig.from_pretrained('be...
Hugging Face Hub 为在线演示提供托管、发现和社交功能 - 称为 Spaces。Spaces 可以轻松创建和部署ML驱动的在线演示,只需几分钟即可完成。 为什么要做在线演示? 创建在线演示可以让你的研究或项目成果更易于理解和使用,有助于其推广。任何拥有浏览器的人都可以体验你的研究成果,甚至可以让成果一日爆红! 在线演示的...
🤗 > 在Hub上有模型检查点 向@Alibaba_Qwen团队致敬;我是Qwen系列的忠实粉丝,特别喜欢它们的多语言能力!期待72B版本的发布⚡ 在Hugging Face最近的一条推文中,用户@reach_vb宣布了Qwen 2VL 7B & 2B的发布,这是一种小型的视觉语言模型。这些模型之所以引人注目,是因为它们是开源的,根据Apache 2.0许可证授权,...
huggingface_hub.utils._validators.HFValidationError: Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name': './sd-models/model.ckpt'. Use `repo_type` argument if needed. During handling of the above exception, another exception occurred: ...
对于每个任务,我们都提供了一个经过手工验证的测试数据集、一个评估套件,以及基于流行的LLM的开源基线解决方案,以展示数据集的使用,并简化其他研究人员采用。我们在HuggingFace Spaces上发布了基准页面,包括排行榜、所有数据集的HuggingFace Hub链接以及带有基线的GitHub存储库链接:链接。
transformers hub 的模型下载 pytorch 模型推理,输出 logits onnx 格式转换 onnx 格式模型推理,输出 logits,进行对比差异 onnx 量化 onnx 量化格式模型推理,输出 logits,进行对比差异 把兼容 transformers 文本生成函数的 onnx 格式 GPT 模型,包装到 model 中 ...