使用from_pretrained()函数加载模型需要pytorch_model.bin和config.json文件。 加载tokenizer 测试代码:如果加载成功,就打印1。 fromtransformersimportAutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert-base-chinese")print(1) 文件目录结构: |- bert-base-chinese |-- 各种checkpoint文件 |- test.py ...
1. 使用配置对象的方式:例: 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=Tr…
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("internlm/internlm2-chat-7b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda() 通过这种方式,模型会下载到 huggingface 的 cache 目录(通常为 ~/.cache/huggingface,可以通过环境设置 TRANSFORMERS_CACHE 设置默认的 cache 目录),例如下载到 ~/.cache...
你可以通过简单地在BarkModel.from_pretrained(...)的入参中添加torch_dtype=torch.float16来将 Transformers 模型加载为半精度! 代码如下: model = BarkModel.from_pretrained("suno/bark-small", torch_dtype=torch.float16).to(device) withtorch.inference_mode(): speech_output = measure_latency_and_memory...
model = BertModel.from_pretrained(path) print(model) 1. 2. 3. 可以在控制台看到BertModel的结构如下: BertModel由三部分组成,embeddings、encoder与pooler。因为embeddings、encoder都是固定的,所以这里我就用省略号代替了。 Embeddings是嵌入层,包括三个嵌入层的组合:词嵌入,位置嵌入和句...
from_pretrained(model_id) 用bert的方法对数据集做分词预处理,把所有序列补充或截断到256个token 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 MAX_LENGTH = 256 train_dataset = train_dataset.map(lambda e: tokenizer(e['text'], truncation=True, padding='max_length', max_length=MAX_LENGTH),...
不过我们重复执行时,发现这里还有个问题,执行:model = PegasusModel.from_pretrained("google/pegasus-large") 时,依然会报连接失败的错误,而且失败的概率还比较大,所以依然需要继续解决。不过这个稍微分析一下,就知道是国内众所周知的“网络环境”问题,如果可以“访问国外网站”,那么就可以解决。不过相信也有很多小伙伴...
pretrained = BertModel.from_pretrained() # 不训练,不需要计算梯度 但是如果要训练咋办呢??? 对于这个预训练语言模型本身的参数,我们不调整 for param in pretrained.parameters(): param.requires_grad_(False) 模型试算 out = pretrained(input_ids = input_ids,attention_mask= attention_mask,token_type_ids...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint, use_fast=True) def tokenize_function(examples): return tokenizer(examples["text"]) tokenized_datasets = datasets.map(tokenize_function, batched=True, num_proc=4, remove_columns=["text"]) ...
model = MyModel.from_pretrained('my-model-directory') save_pretrained('my-model-library', tokenizer=tokenizer, model=model) 上传到Hugging Face: 最后,您需要将打包的模型库上传到Hugging Face。首先,您需要在Hugging Face上创建一个新的模型库,然后使用transformers库中的push_to_hub方法将模型库推送到您的...