2 基于旧的tokenizer重训一个新的tokenizer 2.1 第一步:收集训练数据 2.2 第二步:将dataset 变成 iterator of lists of texts 2.2.1 最佳实践代码:使用generator或者yield 2.3 第三步:训练新的tokenizer 2.4 第四步:使用 tokenizer 2.5 第四步:保存 tokenizer 2.6 第五步:共享tokenizer(可选) 2.7 第六步:加载...
5.1 第一步:tokenizer 5.1.1 tokenizer 的用法一 5.1.2 tokenizer 的用法二 5.1.3 tokenizer 的用法三 5.2 第二步:padding 5.2.1 padding的3种策略 5.2.2 根据框架指定返回的类型 5.3 第三步:添加special token 5.4 综合封装 学习的要义:1. 系统性学习:只言片语的学,只会一叶遮目,只见树木,不见森林。系...
利用AutoTokenizer.from_pretrained() 加载一个预训练的 tokenizer from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased") 1. 2. 3. 然后将你的语句传递给语法分析器: encoded_input = tokenizer("Do not meddle in the affairs of wizards, for they are subtle ...
save_pretrained()lets you save a model/configuration/tokenizer locally so that it can be reloaded usingfrom_pretrained() On top of those three base classes, the library provides two APIs: pipeline() for quickly using a model (plus its associated tokenizer and configuration) on a given task Tr...
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") 可以自定义加载模型结构:使用 AutoModel , 不包括输入分词器和输出部分!!! fromtransformersimportAutoModel #下面这种方式可以自动加载 bert-base-uncased 中使用的模型,没有最后的全连接输出层和 softmax ...
print(tokenizer.decode(output_enabled[0], skip_special_tokens=true)) 启用和禁用adapters 一旦你向模型中添加了一个adapter,你可以启用或禁用adapter模块。要启用adapter模块: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 fromtransformersimportautomodelforcausallm, optforcausallm, autotokenizer...
predictions = torch.softmax(logits, dim=-1) 保存和部署模型 一旦您训练了模型,您需要将其保存到磁盘上以便以后使用。Hugging Face提供了许多工具来保存和部署模型。例如,以下代码将BERT模型保存到本地文件系统中: python model.save_pretrained('my_model') tokenizer.save_pretrained('my_model')©...
以下是分词器的基础用法: fromtransformersimportAutoTokenizerdeftokenizer_basics():# 加载预训练分词器tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")# 原始文本text ="这是一个测试"# 1. 分词tokens = tokenizer.tokenize(text)print(f"分词结果:{tokens}")# 2. 转换为 IDtoken_ids = token...
huggingfaceinstructembeddings的用法 Hugging Face's Transformers库中的InstructEmbeddings模块是用于处理文本嵌入的模块,它可以将文本转换为固定大小的向量表示。以下是使用InstructEmbeddings模块的步骤: 导入所需的库和模块: python 1.import torch 2.from transformers import InstructEmbeddings, InstructTokenizer 加载预训练...
tokenizer.push_to_hub("my-awesome-model") 1. 或者你也可以添加微调 PyTorch 模型的 TensorFlow 版本: tf_model.push_to_hub("my-awesome-model") 1. 现在,当你导航到Hugging Face配置文件时,你应该看到你新创建的模型库。单击“文件”选项卡将显示已上传到存储库的所有文件。