safetensors model.save_pretrained("dir_path") bin torch.save("file_path.bin") 写这个的原因是发现使用hf的transformers库自带的save_pretrained时不会保留head 对比如下 # hf >>> model = AutoModel.from_pretrained("test") >>> model GPT2Model( (wte): Embedding(50257, 1024) (wpe): Embedding(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...
这个PretrainedModel继承自nn.Module。所以你的自定义模型也是一个标准的pytorch模型。 继承自PretrainedModel的好处是: 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,...
上述from_pretrained方法中的模型可以在Model Hub中找到,可以用来加载所有使用BERT架构的checkpoint。完整的BERT checkpoint列表可以在链接here中找到。 保存模型 保存模型像加载模型一样简单。和from_pretrained()函数类似,我们使用save_pretrained()函数保存模型,如下所示。 model.save_pretrained("directory_on_my_computer...
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。
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。
[WEIGHTS_NAME, TF2_WEIGHTS_NAME], pretrained_model_name_or_path OSError: Error no file named ['pytorch_model.bin', 'tf_model.h5'] found in directory /home/li1zz/bert/lm_finetune_proddesc/lm_finetune_part00 or `from_pt` set to False ...
trainer.save_model("path/to/model") Or alternatively, the save_pretrained method: model.save_pretrained("path/to/model") Then, when reloading your model, specify the path you saved to: AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("path/to/model") Share Improve this answer Follow edi...
save_pretrained 4-bit models with bitsandbytes westnopened this issueMay 31, 2023· 11 comments huggingfacedeleted a comment fromgithub-actionsbotJul 6, 2023 Contributor younesbelkadacommentedAug 17, 2023 👀3nlpcat, majid999, and kbulutozler reacted with eyes emoji...