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 ...
上述from_pretrained方法中的模型可以在Model Hub中找到,可以用来加载所有使用BERT架构的checkpoint。完整的BERT checkpoint列表可以在链接here中找到。 保存模型 保存模型像加载模型一样简单。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...
后者其实和torch.save()存储得到的文件是相同的,这是因为Model都直接或者间接继承了Pytorch的Module类。从这里可以看出,HuggingFace在实现时很好地尊重了Pytorch的原生API。
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...
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...
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。
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...
/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 ...
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 ...
尝试使用trainer.save_model(model_path)保存模型预计在使用 trainer.save_model(model_path) 保存模型时,将保存包括 model.bin 在内的所有必需文件。观察到只保存了training_args.bin、model.safetensors和config.json文件,而没有包含model.bin。huggingface-transformers huggingface fine-tuning huggingface-trainer 1...