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 ...
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...
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...
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。 样例...
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...
and also completely saved using save_pretrained. Checking the file sizes in the custom path chunk 1 to 4 have the expected 10GB and chunk5 has the expected 6GB. Same file sizes as in the Transformer Cache Directory. This behaviour is expected when using from_pretrained with device_map="...
./dataset/test")validation.save_to_disk("./dataset/validation")下图2可以看到，已经从数据集中删除了“translation”维度。标记器 标记器提供了训练标记器所需的所有工作。它由四个基本组成部分:(但这四个部分不是所有的都是必要的)Models:标记器将如何分解每个单词。例如，给定单词“playing”:i) BPE模型将其...
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...
保存模型就像加载模型一样简单——我们使用save_pretrained方法,它类似于from_pretrained方法: model.save_pretrained("directory_on_my_computer") 1. 该命令会将config.json pytorch_model.bin两个文件保存在硬盘。 config.json文件,构建model architecture所需的属性。此文件还包含一些元数据,例如上次保存 checkpoint时...
/models/tokenizer3/' is a correct model identifier listed on 'https://huggingface.co/models' 感谢@ashwin下面的回答,我尝试了save_pretrained,得到了以下错误: OSError: Can't load config for './models/tokenizer/' 浏览33提问于2020-10-27得票数21 ...