先学习Hugging Face，掌握大模型加载和微调的基本操作再学习LangChain，试着构建 AI 应用（如图片+文本交...
HuggingFaceEndpointEmbeddings与HuggingFaceEndpoint对 LLM 所做的非常相似,其在实现上也是使用 InferenceClient 来计算嵌入。它可以与 hub 上的模型以及 TEI 实例一起使用,TEI 实例无论是本地部署还是在线部署都可以。 fromlangchain_huggingface.embeddingsimportHuggingFaceEndpointEmbeddings hf_embeddings = HuggingFaceEndpoint...
用户可通过Inference API远程使用模型,也可将模型下载到本地,使用Hugging Face的Python接口调用。为了适应用户不同场景的应用需求。HuggingFists对各类模型按任务类型进行了远程及本地调用的支持。支持的模型任务列表如下: 任务类型 任务名称 云端 本地 自然语言处理 Text Classification ✅ ✅ Token Classification ✅...
利用Transformers库快速部署BERT、GPT等预训练模型,某医疗问答系统准确率提升35%; 通过Inference API实现千亿参数模型云端调用,响应延迟<500ms。 数据飞轮构建: Datasets库清洗千万级行业语料,数据标注效率提升6倍; AutoTrain模块自动化微调金融领域模型,情绪分析准确率突破90%。 关键技术模块 轻量化适配:PEFT技术仅训练1%...
from transformers import HfAgent# Starcoderagent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoder")# StarcoderBase# agent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoderbase")# OpenAssistant# agent = HfAgent(url_endpoint="https://api-inference...
Issue you'd like to raise. Langchain is still using the deprecated huggingface_hub InferenceApi in the latest version. the InferenceApi will be removed from version '0.19.0'. /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/huggingface_hub/utils/...
我可以使用相同的 inference_api_key 从 Huggingface 中心托管的法学硕士生成文本补全,所以我想也许这没问题。(?) 您能否帮助我了解如何使用推理 API 从 Huggingfacehub 上托管的任何嵌入模型获取嵌入huggingface-transformers langchain huggingface py-langchain huggingface-hub ...
Describe the bug HuggingFaceEndpoint in the partners libs HuggingFace in the Langchain librairy cannot be used withtrust_env = True/False. When we used the server_kwargs for set trust_env in client, this libs create AsyncInferenceClient ...
fromtransformersimportHfAgent# Starcoderagent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoder")# StarcoderBase# agent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoderbase")# OpenAssistant# agent = HfAgent(url_endpoint="https://api-inference.hugg...
我们的llm_engine必须是一个可调用的对象,它接受一个messages列表作为输入并返回文本。它还需要接受一个stop_sequences参数,指示何时停止生成。为了方便起见,我们直接使用包中提供的HfEngine类来获取一个调用我们的Inference API的 LLM 引擎。 fromtransformers.agentsimportHfEngine, ReactJsonAgent ...