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...
3.tokenizer.add_special_tokens() model.resize_token_embeddings() 实现疑问 实现代码 使用场景 在Transformer模型输入的文本中常常会额外使用一些特殊[token]来表示一些特殊含义,比如希望对LLM通过设计prompt提升下游任务效果。 最开始在Bert预训练文本中就约定俗成用[CLS]表示句子开头、[SEP]表示隔开两个句子的符号、...
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 ...
一般情况下,一个基本模型对应一个Tokenizer, 所以并不存在对应于具体下游任务的Tokenizer。这里通过bert_model初始化BertForQuestionAnswering。 from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering import torch MODEL_PATH = r"D:\transformr_files\bert-base-uncased/" # 实例化tokenizer tokenizer = Bert...
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')©...
调用一个指定的tokenizer或者模型。 调用pipeline来完成音频,视觉,和多模态任务。 Pipeline的用法 每个任务都有一个对应的pipeline,利用通用的pipeline更简单一些,它是所有任务pipeline类型的抽象。pipeline会自动加载可以完成你任务的一个模型和一个预处理类。
tokenizer_config.json2.0B 但是这种方法有时也会不可用。如果您可以将Transformers预训练模型上传到迅雷等网盘的话,请在评论区告知,我会添加在此博客中,并为您添加博客友链。 通过下载好的路径导入模型: importtransformers MODEL_PATH =r"D:\transformr_files\bert-base-uncased/"# a.通过词典导入分词器tokenizer...
基本用法 这是huggingface设计的一种新格式，大致就是以更加紧凑、跨框架的方式存储Dict[str, Tensor]，...
Tokenizer,这是一个将纯文本转换为编码的过程。注意,Tokenizer并不涉及将词转化为词向量的过程,仅仅是将纯文本分词,添加[MASK]标记、[SEP]、[CLS]标记,并转换为字典索引。Tokenizer类导出时将分为三个文件,也就是: vocab.txt 词典文件,每一行为一个词或词的一部分 ...