使用model.save_pretrained('PATH') 将模型保存到指定路径。 使用MODEL_NAME.from_pretrained('PATH') 来加载模型。 二、展示效果文本分类 from transformers import pipeline, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-bas
save_pretrained("/home/{username}/huggingface/internlm2-chat-7b") model.save_pretrained("/home/{username}/huggingface/internlm2-chat-7b") 注意,这种方式会存两份,一份在 cache,一份在save_pretrained 指定的目录。 huggingface_hub 工具 安装huggingface_hub python -m pip install huggingface_hub 使用...
尝试使用trainer.save_model(model_path)保存模型预计在使用 trainer.save_model(model_path) 保存模型时,将保存包括 model.bin 在内的所有必需文件。观察到只保存了training_args.bin、model.safetensors和config.json文件,而没有包含model.bin。huggingface-transformers huggingface fine-tuning huggingface-trainer 1...
原来embedding weight 不会变# 使用新的嵌入向量初始化新词汇的嵌入向量a = model.get_input_embeddings()print(a)# Embedding(30524, 768)tok = tokenizer.convert_tokens_to_ids(["newword"])print(tok)# [30522]# 保存微调后的模型和tokenizer(重要)model.save_pretrained("./gaibian") tokenizer.save_pre...
model.save_pretrained("directory_on_my_computer")# 会生成两个文件:config.json pytorch_model.bin Tokenizer transformer模型使用的分词方法,往往不是直接的word-level分词或者char-level分词。 前者会让词表过大,后者则表示能力很低。 因此主流的方式是进行subword-level的分词。例如对 "tokenization" 这个词,可能...
使用的时候,非常简单。huggingface的transformers框架主要有三个类model类、configuration类、tokenizer类,这三个类,所有相关的类都衍生自这三个类,他们都有from_pretained()方法和save_pretrained()方法。 from_pretrained方法的第一个参数都是pretrained_model_name_or_path,这个参数设置为我们下载的文件目录即可。
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Hugging Face仓库。以下是一个示例: from transformers import...
I recently found that when fine-tuning using alpaca-lora, model.save_pretrained() will save a adapter_model.bin that is only 443 B. This seems to be happening after peft@75808eb2a6e7b4c3ed8aec003b6eeb30a2db1495. Normally adapter_model.bi...
如何将PyTorch nn.Module转换为HuggingFacePreTrainedModel对象? 、、、 我们的目标是将Pytorch nn.Module对象从nn.Sequential转换为HuggingfacePreTrainedModel对象,然后运行如下所示: 并不是真正的划伤,使用roberta作为模板 (这是从roberta进行的微调,而不是真正从零开始的训练)。Kinda定义了一个模板,但使用了RobertaForMas...
from transformers import BartForConditionalGenerationfrom transformers import Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainermodel = BartForConditionalGeneration.from_pretrained( "facebook/bart-base" )training_args = Seq2SeqTrainingArguments( output_dir="./", evaluation_strategy="steps", per_device...