model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) model.config.max_length = 30 优点: 简便: 对于只需要修改很少参数的情况,直接在模型对象上修改更为简便。 缺点: 不够明确: 直接在模型对象上修改配置可能使得代码不够明确,不容易追踪配置的来源和修改历史。 不适用于所有参数: 并非所有...
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained("openai/whisper-small") from functools import partial # 在训练期间不使用缓存,因为它和梯度检查点不兼容 model.config.use_cache = False # 为生成设置语言和任务,并重新启用缓存 model.generate = partial( model.generate, language="zh", task="transcr...
那么,如果checkpoint文件有pytorch_model.bin和config.json: Some weights of the model checkpoint at ./bert-base-chinese werenotused when initializing BertForMaskedLM: ['cls.seq_relationship.bias','cls.seq_relationship.weight'] - This IS expectedifyou are initializing BertForMaskedLMfromthe checkpoint...
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merges.txt、special_tokens_map.json、added_tokens.json、tokeniz...
如果明确知道我们需要的是什么网络架构,就可以直接使用具体的*Model,比如BertModel,就是使用Bert结构。 随机初始化一个Transformer模型:通过config来加载 *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 transformers import...
一个完整的transformer模型主要包含三部分:Config、Tokenizer、Model。 Config 用于配置模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。 示例: 代码语言:javascript 复制 {"architectures":["BertForMaskedLM"],"attention_probs_dropout_prob":0.1,"gradient_checkpointing":false,"hidden_act":"gel...
from trl import SFTTrainer dataset = load_dataset("imdb", split="train") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m") peft_config = LoraConfig( r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM", ...
File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 834, in from_pretrained tokenizer_config = get_tokenizer_config(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py...
不知您是否了解这是什么原因呢?还是说albert和bert在huggingface中的config不通用,多了embedding到attention中间一个128->hidden_dim的转化,所以不能使用BertModel来载入? 感谢您能帮忙解答! lonePatient commentedon Jan 3, 2020 lonePatient renjunxiang commentedon Jan 3, 2020 ...