1. 什么是图像分析与 HuggingFace Hub? 图像分析:计算机视觉领域的核心任务,通过算法提取图像中的有意义信息,如检测目标物体、分割区域或分类图片。 HuggingFace Hub:一个开源平台,提供丰富的机器学习模型、API 和工具,便于开发者快速部署机器学习解决方案,包括计算机视觉任务。 2. 准备工作 2.1 安装必要的库 在开始之...
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...
GPT-4chan，一个在互联网地狱笑话“4chan /pol/”数据集上训练的模型，由人工智能UP主yannic kilcher整活儿玩出，训练了2周。这个模型的重点在于仅从/pol这个频道获取数据，/pol是政治不正确的大本营，汇集了全英文互联网上最资深的网络巨魔。训练语料中包含了大量的政治不正确内容，如悲伤蛙、蛤神、he...
# 使用前先通过pip install huggingface_hub安装huggingface_hub包importtimefromhuggingface_hubimporthf_hub_download source_url="https://huggingface.co/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6/resolve/main/ggml-model-q4_0.gguf"location=source_url.split('/resolve/main/')repo_id=location[0].strip('https...
from huggingface_hub import login login("<YOUR_TOKEN>") 然后,将智能体实例化: from transformers import HfAgent # Starcoder agent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoder") # StarcoderBase # agent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode...
Hugging Face Hub 为模型提供托管、发现和社交功能。它不局限于 HF 官方库,你可以分享任何 ML 库的模型权重(或分享自己的代码库)。 在https://huggingface.co/new创建一个仓库,可以在你的账户或组织名下创建仓库。 向仓库添加文件。 在仓库的文件选项卡并点击“上传文件”。可以拖放文件/文件夹或直接上传。
**构建容器镜像**首先,我们需要下载模型:``` python3 from huggingface_hub impor... 来自:开发者社区 CogVLM2:第二代视觉大模型,19B 即可比肩 GPT-4V 在TextVQA基准上性能提升21.9%,且模型具备了较强的文档图像理解能力(DocVQA)等;2. 支持 8K 文本长度;3. 支持高达 1344 * 1344 的图像分辨率;4. 提供...
Hub 上的模型,包括模型说明和授权信息 🤗 Transformers 的集成 与Google Cloud 的深度集成 与推理端点 (Inference Endpoints) 的集成 使用🤗 TRL 在单个 GPU 上对 Gemma 进行微调的示例目录Gemma 是什么? 提示格式 探索未知 演示 使用🤗 Transformers JAX 权重 与Google Cloud 的集成 与推理端点的集成 使用...
Hub 上数据集的语言标签分布情况 (除英语外) 这里,我们发现一个重大问题,那就是大多数数据集 (约 87%) 没有指明其所使用的语言,只有大约 13% 的数据集在其元数据中指明了语言信息。 具有语言元数据的数据集占比。True 表示指明了语言元数据,False 表示未列出语言元数据。No card data 意味着没有任何...