在第1集中(Huggingface NLP笔记1:直接使用pipeline,是个人就能玩NLP),我们介绍了直接使用Huggingface的pipeline来轻松使用Transformer处理各种NLP问题,发现太方便了。这一集,我们就把这个pipeline的皮扒开,看看里面到底是怎么一步步处理的。 Pipeline的背后: 1. Tokenizer 我们使用的tokenizer必须跟对应的模型在预训练时的to...
pipe = pipeline("text-classification", model="uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese") 预先加载模型,再创建Pipeline # 这种方式,必须同时指定model和tokenizermodel = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrain...
fromtransformersimportpipeline# This model is a `zero-shot-classification` model.# It will classify text, except you are free to choose any label you might imagineclassifier=pipeline(model="facebook/bart-large-mnli")classifier("I have a problem with my iphone that needs to be resolved asap!
在第1集中(Huggingface🤗NLP笔记1:直接使用pipeline,是个人就能玩NLP),我们介绍了直接使用Huggingface的pipeline来轻松使用Transformer处理各种NLP问题,发现太方便了。这一集,我们就把这个pipeline的皮扒开,看看里面到底是怎么一步步处理的。 Pipeline的背后: 1. Tokenizer 我们使用的tokenizer必须跟对应的模型在预训练时的...
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to ( device ) Fetching 15 files: 0%| | 0/15 [00:00<?, ?it/s] 管道加载完成后,我们可以使用以下命令生成图像: prompt ="an abstract oil painting of sks mr potato head by picasso" ...
简介:Huggingface Transformers各类库介绍(Tokenizer、Pipeline) 前言 周四了,日复一日的时间过得飞快! 0、transformers的安装以及介绍 0-1、 介绍 Huggingface是一家在NLP社区做出杰出贡献的纽约创业公司,其创建的库Transformers被广泛使用,Transformers提供了数以千计针对于各种任务的预训练模型模型,开发者可以根据自身的需...
text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14", torch_dtype=torch.float16).to("cuda") scheduler = DDIMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, beta_schedule="scaled_linear", clip_sample=False, set_alpha_to_one=False) ...
'''vae = AutoencoderKL.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", subfolder="vae", torch_dtype=torch.float16).to("cuda") unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", subfolder="unet", torch_dtype=torch.float16).to("cuda") ...
I'm trying out the QnA model (DistilBertForQuestionAnswering -'distilbert-base-uncased') by using HuggingFace pipeline. I saved the model in a local location using 'save_pretrained'. Then I reloaded the model later using 'from_pretrained'. However, the model performs differently when loaded ...
使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline) huggingface的transformers在我写下本文时已有39.5k star,可能是目前最流行的深度学习库了,而这家机构又提供了datasets这个库,帮助快速获取和处理数据。这一套全家桶使得整个使用BERT类模型机器学习流程变得前所未有的简单。