这个错误来自于 huggingface_hub 库,表明在尝试访问或操作一个 Hugging Face Hub 上的仓库时,提供的仓库ID(repo id)格式不正确。Hugging Face Hub 要求仓库ID必须符合特定的格式,通常是以 'repo_' 开头,后跟具体的仓库名称。 2. 检查触发错误的代码段 假设您的代码中有类似以下的部分,它可能导致了上述错误: pyt...
你可以使用repo_id参数指定模型。也可以使用endpoint_url指定服务终端,这些终端使用无服务器 API,这对于有 Hugging Face专业帐户或企业 hub的用户大有好处。普通用户也可以通过在代码环境中设置自己的 HF 令牌从而在免费请求数配额内使用终端。 fromlangchain_huggingfaceimportHuggingFaceEndpoint llm = HuggingFaceEndpoint(...
Parameters:model_id Hugging Face模型ID,格式为'repo/model_name'。--include(可选)标志,用于指定要包括在下载中的文件的字符串模式。--exclude (可选)标志,用于指定要从下载中排除的文件的字符串模式。 exclude_pattern 匹配文件名以排除的模式。--hf_username (可选)Hugging Face用户名,用于身份验证。--hf_...
repo_id="HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta", task="text-generation", ) chat_model = ChatHuggingFace(llm=llm) 你可以通过为其提供 ReAct 风格的提示词和工具,将chat_model转化为一个智能体: fromlangchainimporthub fromlangchain.agentsimportAgentExecutor, load_tools fromlangchain.agents.format_scratchpadimport...
huggingface_hub.utils._validators.HFValidationError: Repo id must be in the form ‘repo_name’ or ‘namespace/repo_name’: ‘./THUDM/chatglm-6b’. Userepo_typeargument if needed. 一,前言 复现chatGLM的时候报了这个错。 二,解决办法
huggingface_hub.errors.HFValidationError: Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name': '/data/model/Llama2-7b-hf'. Use `repo_type` argument if needed. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
Unnamed: 0列的数据貌似是病人的ID号; condition列的文本是大小写混合的; reviews文本长短不一,并且包含特殊字符,例如\r\n换行符和HTML符号&\#039;。 让我们使用Datasets的函数来验证我们上面提出的三个看法。为了测试Unnamed: 0列是否为病人ID,可以使用Dataset.unique()函数来得到该列数字的数量是否与病人的...
好吧,从结果看,有input_ids和attention_mask分别是分词后的token id和掩码。让我们使用分词器的函数convert_ids_to_tokens()将token id转换为对应的token,如下。 tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs.input_ids)['▁I','▁','loved','▁reading','▁the','▁Hung','er','▁Games',''] 由上可知...
huggingface-cli download --resume-download --repo-type dataset lavita/medical-qa-shared-task-v1-toy 值得注意的是,有个--local-dir-use-symlinks False参数可选,因为huggingface的工具链默认会使用符号链接来存储下载的文件,导致--local-dir指定的目录中都是一些链接文件,真实模型则存储在~/.cache/huggingface...
repo_id="hugging-quants/Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF", filename="*q8_0.gguf", ) llm.create_chat_completion( messages = [ { "role":"user", "content":"What is the capital of France?" } ] ) Transformers.js 你甚至可以在浏览器 (或任何 JavaScript 运行时,如 Node.js、Deno 或 ...