下载网址为:https://www.huggingface.co/bert-base-uncased huggingface的transformers框架,囊括了BERT、GPT、GPT2、ToBERTa、T5等众多模型,同时支持pytorch和tensorflow 2,代码非常规范,使用也非常简单,但是模型使用的时候,要从他们的服务器上去下载模型,那么有没有办法,把这些预训练模型下载好,在使用时指定使用这些模型...
(注:是某度网盘,可能会下载比较慢) 目前分享的链接里有的模型有:bert-base-cased、bert-base-uncased、bert-base-multilingual-cased、bert-base-multilingual-uncased、albert-base-v2、gpt2、microsoft/DialoGPT-small、microsoft/DialoGPT-medium、microsoft/DialoGPT-large、openai-gpt、roberta-base、xlm-roberta-base...
"t5-base": "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/t5-base-config.json" "t5-large": "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/t5-large-config.json" "t5-3b": "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/t5-3b-config.json" "t5-11b": "https://s3...
4. 我下载好的一些预训练模型 大家按照上面的方法进行下载,并使用即可。 我自己也下载了一些常用的模型,上传到百度网盘了,后期我自己使用到一些其他模型也会更新上去,如果大家想使用可以照着下面图3的办法获得链接即可。 目前分享的链接里有的模型有:bert-base-cased、bert-base-uncased、bert-base-multilingual-cased...
Hugging Face 提供了一个非常丰富的模型库,包括但不限于 BERT、GPT、T5 等各种预训练模型。以下是几种常见的下载方式: 1. 使用 Transformers 库(Python) 如果你正在使用 Python,最简单的方式是通过 Hugging Face 的 transformers 库来下载和使用模型。首先,你需要安装这个库(如果还没有安装的话): 代码语言:...
储存模型: fromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLMif__name__=='__main__': model_name='t5-base'prefix='your_path'save_path= prefix+model_name model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) model.save_pretrained(save_path) ...
BART、Pegasus、T5 安装环境 安装transformer pip install transformers 1. 安装datasets pip install datasets 1. 使用字典和分词工具 加载tokenizer(分词器)准备语料 from transformers import BertTokenizer 1. # 加载预训练字典和分词方法 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path = ...
克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支254 标签70 贡献代码 同步代码 LysandreBaseLazyModule -> LazyModule in RemBERT9ff672f4年前 7642 次提交 提交取消 提示:由于 Git 不支持空文件夾,创建文件夹后会生成空的 .keep 文件 ...
可以将它们微调来适应许多任务(这里应该是说把sequence to sequence的预训练模型的encoder或者decoder单独抽取出来,然后用法就和上面两种模型的用法一致),但最自然的应用是翻译,摘要和问题解答。T5是一个典型的例子; 4、多模态模型将文本输入与其他类型的输入(例如图像)混合在一起,并且更特定于给定任务。
文本到语音:将文本转换为语音(SpeechT5) 零样本文本分类:给定文本和标签列表,确定文本与哪个标签最对应 ( BART ) 文本摘要:用一个或几个句子来概括一个长文本(BART) 翻译:将文本翻译成给定的语言(NLLB) 这些工具集成在 transformers 中,也可以手动使用: ...