config = AutoConfig.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, pre_seq_len=128) model = AutoModel.from_pretrained(model_path, config=config, trust_remote_code=True) 优点: 明确:使用配置对象的方式能够明确地指定和管理所有配置参数。 类型检查和验证:配置对象允许进行类型检查和验证,确保参数的...
可以帮你实现save_pretrained和from_pretrained. HuggingFace的强制Config分离,使得代码更加清晰,save_pretrained的时候可以保存一个config.json,from_pretrained可以根据config来创建一个完全一样的模型出来,然后加载pytorch_model.bin里的state_dict的值。这样加载起来的模型超参数,参数和保存时就完全一致了。这就避免了你原...
第三个是预训练模型文件,如果你使用pytorch则保存pytorch_model.bin文件,如果你使用tensorflow 2,则保存tf_model.h5。 额外的文件,指的是merges.txt、special_tokens_map.json、added_tokens.json、tokenizer_config.json、sentencepiece.bpe.model等,这几类是tokenizer需要使用的文件,如果出现的话,也需要保存下来。没有...
通常我们需要保存的是三个文件及一些额外的文件,第一个是配置文件;config.json。第二个是词典文件,vocab.json。第三个是预训练模型文件,如果你使用pytorch则保存pytorch_model.bin文件,如果你使用tensorflow 2,则保存tf_model.h5。 额外的文件,指的是tokenizer.json、tokenizer_config.json等,这几类是tokenizer需要使...
通常我们需要保存的是三个文件及一些额外的文件,第一个是配置文件;config.json。第二个是词典文件,vocab.json。第三个是预训练模型文件,如果你使用pytorch则保存pytorch_model.bin文件,如果你使用tensorflow 2,则保存tf_model.h5。 额外的文件,指的是merges.txt、special_tokens_map.json、added_tokens.json、tokeniz...
通常我们需要保存的是三个文件及一些额外的文件,第一个是配置文件;config.json。第二个是词典文件,vocab.json。第三个是预训练模型文件,如果你使用pytorch则保存pytorch_model.bin文件,如果你使用tensorflow 2,则保存tf_model.h5。 额外的文件,指的是merges.txt、special_tokens_map.json、added_tokens.json、tokeniz...
The transformers library encourages the use of config files. In this case, we need to pass a GenerationConfig object early, rather than to set attributes. I will first share a clean, simple example: from transformers import AutoTokenizer, BartForConditionalGeneration model = BartF...
#Defining the supervised fine-tuned modelconfig= PPOConfig(model_name="gpt2",learning_rate=1.41e-5, ) model = AutoModelForCausalLMWithValueHead.from_pretrained(config.model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.model_name) ...
model = transformers.BertModel.from_pretrained(MODEL_PATH,config = model_config) ### 利用分词器分词 利用分词器进行编码 * 对于单句:
*Config这个类,用于给出某个模型的网络结构,通过config来加载模型,得到的就是一个模型的架子,没有预训练的权重。 代码语言:javascript 复制 from transformersimportBertModel,BertConfig config=BertConfig()model=BertModel(config)# 模型是根据config来构建的,这时构建的模型是参数随机初始化的 ...