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(1024, 1024) ...
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...
save_model( model: Module, filename: str, metadata: Optional = None, force_contiguous: bool = ...
[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 ...
使用transformer库需要两个部件:Tokenizer和model。 使用.from_pretrained(name)就可以下载Tokenizer和model。 一、 实例化Tokenizer和model: from transformersimport AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline model_name ="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english" ...
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...
younesbelkadacommentedAug 17, 2023 👀3nlpcat, majid999, and kbulutozler reacted with eyes emoji 👀 nathan-azmentioned this issueAug 28, 2023 Is there any way to save models trained with 4 bit quantization?TimDettmers/bitsandbytes#738 Closed...