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") 上述操作会保存两个文件,如下所示。 ls directory_on_my_computer config.json pytorch_model.bin config.json文件包含了构建模型需要的属性及其值,同时也包括一些元数据(checkp...
save_pretrained("/home/{username}/huggingface/internlm2-chat-7b") 注意,这种方式会存两份,一份在 cache,一份在save_pretrained 指定的目录。 huggingface_hub 工具 安装huggingface_hub python -m pip install huggingface_hub 使用huggingface_hub 的 snapshot_download 函数下载 from huggingface_hub import ...
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,然后加载pytorch_model.bin里的state_dict的值。这样加载起来的模型超参数,参数和保存时就完全一致了。这就避免了你原...
初始化一个预训练的Transformer模型:通过from_pretrained来加载 代码语言:javascript 复制 from transformersimportBertModel model=BertModel.from_pretrained('bert-base-cased') 模型的保存: 代码语言:javascript 复制 model.save_pretrained("directory_on_my_computer")# 会生成两个文件:config.json pytorch_model.bin...
tokenizer.save_pretrained("./gaibian") 生成的文件,多了一个added_tokens.json。 有了这个初始embedding,经过MLM等任务,就可以训练新词汇的embedding表示了,通过下游任务来学习这个embedding。 huggingface中的added_tokens.json文件 在Hugging Face 中,added_tokens.json文件是一个 JSON 格式的文件,用于存储添加到 to...
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。
1、迁移了huggingface的 PreTrainedTokenizer 逻辑,没有迁 PreTrainedTokenizerFast 的逻辑 2、return_tensors的设置,相对于huggingface,少了pt(torch)、tf(tensorflow)和jax,相对于当前仓上,多了np(numpy)的配置 3、from_pretrained、save_pretrained使用当前仓上逻辑,未对huggingface的逻辑进行迁移 4、仓上共有tokenizer...
save_pretrained('my-model-library', tokenizer=tokenizer, model=model) 上传到Hugging Face: 最后,您需要将打包的模型库上传到Hugging Face。首先,您需要在Hugging Face上创建一个新的模型库,然后使用transformers库中的push_to_hub方法将模型库推送到您的Hugging Face仓库。以下是一个示例: from transformers import...
实际上,torch.save保存的文件就是一个zip文件。是的,没错,就是个压缩包。import torch x =torch....
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。