import torch from transformers import BertModel, BertTokenizer # 这里我们调用bert-base模型,同时模型的词典经过小写处理 model_name = 'bert-base-uncased' # 读取模型对应的tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) # 载入模型 model = BertModel.from_pretrained(model_name) # 输入文本...
几个典型例子model.push_to_hub("dummy-model")tokenizer.push_to_hub("dummy-model")tokenizer.push_to_hub("dummy-model",organization="huggingface")tokenizer.push_to_hub("dummy-model",organization="huggingface",use_auth_token="<TOKEN>")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-uncased") Some weights of the model checkpoint at bert-base-uncased were not used when initializing BertForMaskedLM: ['cls.seq_relationship.weight', 'cls.seq_relationship.bias'] - This IS expected if you are initializing BertForMaskedLM ...
本章节为大家带来了Transformers中的Model模块的基本使用,包括分类以及加载和调用等内容,最后基于Model和Tokenizer实现了一个原生的文本分类的代码。由于整体时间较长,拆分成了上下两节~ 代码将在视频过审后更新在github上,地址:https://github.com/zyds/transformers-
Parameters:model_id Hugging Face模型ID,格式为'repo/model_name'。--include(可选)标志,用于指定要包括在下载中的文件的字符串模式。--exclude (可选)标志,用于指定要从下载中排除的文件的字符串模式。 exclude_pattern 匹配文件名以排除的模式。--hf_username (可选)Hugging Face用户名,用于身份验证。--hf_...
python inference_wizardlm.py --base_model=/workspace/models/WizardLM-7B-Uncensored/ 从
model=model, model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16,"load_in_4bit":True}, ) messages = [{"role":"user","content":"Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}] prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True...
中间定义的一些模型中间结构先不管，417行定义了一个类PreTrainedBertModel, 这个类的输入是BertConfig, ...
可以看到在1,3,4步任务中够封装了模型的下载,因此我们需要对这些接口进行“逆向工程”,找出其中的 PyTorch 的模型对象,并利用 PyTorch 自带的 ONNX 转换接口 torch.onnx.export(model, (dummy_input, ), 'model.onnx'),将这些对象导出为ONNX格式,在这个接口最重要的两个参数分别为 torch.nn.Module 模型对象...
Neural Compressor 支持训练后量化、量化的训练以及动态量化。为了指定量子化方法、目标和性能评测标准,用户需要提供指定调优参数的配置 yaml 文件。配置文件既可以托管在 Hugging Face 的 Model Hub 上,也可以通过本地文件夹路径给出。 使用Optimum 在英特尔至强 CPU 上轻松实现 Transformer 量化 ...