然后,我们正常实现模型的训练代码即可,当模型训练结束后,使用push_to_hub()方法就可以将模型文件传到仓库中: # dummy-model就是指定的仓库名称 model.push_to_hub("dummy-model") 模型文件就会被传到dummy-model仓库里,分词器的上传方式也是一样的: tokenizer.push_to_hub("dummy-model") 如果想将模型文件传到...
我正在尝试将模型推送到 Huggingface Hub。我的huggingface id是 aben118,我要上传的模特名称是 test。 peft_model_id = "aben118/test" model.push_to_hub(peft_model_id) 我遇到以下错误,但无法找出原因。 NotADirectoryError:[Errno 20]不是目录:'/u/hys4qm/.conda/envs/whisper/lib/python3.9/site-...
4.1.2 第二步:开启上传 push_to_hub=True 训练模型时,在定义训练参数的时候,配置 push_to_hub=True,这样训练好之后可以自动上传。 fromtransformersimportTrainingArguments# 还可以加入组织/公司名称,比如 hub_model_id = "my_organization/my_repo_name".training_args=TrainingArguments("bert-finetuned-mrpc",...
How can I prevent this? Here is what I am simply doing: model.push_to_hub(new_model, use_temp_dir=False) tokenizer.push_to_hub(new_model, use_temp_dir=False) Wauplintransferred this issue from huggingface/huggingface_hubSep 5, 2023 ...
喜欢以编程方式上传数据集的用户可以使用huggingface_hub库。该库允许用户从python中与hub进行交互 首先安装该库: sh 1 pip install huggingface_hub 要在hub上使用python上传数据集,您需要登录到您的hugging face账户: sh 1 huggingface-cli login 使用push_to_hub()函数帮助您将文件添加、提交和推送到您的仓库: ...
push_to_hub=True, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=lm_datasets["train"], eval_dataset=lm_datasets["validation"], ) trainer.train() 训练完成后,评估以如下方式进行: import math eval_results = trainer.evaluate() ...
我们暂时将其保存到磁盘,但你也可以使用 model.push_to_hub 方法将其上传到 Hugging Face Hub。 # Save our LoRA model & tokenizer results peft_model_id="results" trainer.model.save_pretrained(peft_model_id) tokenizer.save_pretrained(peft_model_id) # if you want to save the base model to ...
training_args = TrainingArguments(output_dir="my-awesome-model", push_to_hub=True) 1. 像往常一样把你的训练参数传递给训练者: trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=small_train_dataset, eval_dataset=small_eval_dataset, ...
model_name=model_checkpoint.split("/")[-1]training_args=TrainingArguments(f"{model_name}-finetuned-wikitext2",evaluation_strategy="epoch",learning_rate=2e-5,weight_decay=0.01,push_to_hub=True,)trainer=Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=lm_datasets["train"],eval_dataset=lm...
--push_to_hub 我们详细看看这些设置参数,同时也看看有哪些优化方法可以用于 8GB 以下显存的 GPU 训练。 pretrained_model_name_or_path: 基础的 Stable Diffusion 模型,这里我们使用 v2-1 版本,因为这一版生成人脸效果更好 output_dir: 保存模型的目录文件夹 ...