可以通过环境设置 TRANSFORMERS_CACHE设置默认的 cache 目录），例如下载到 ~/.cache/huggingface/hub/mode...
总体是,将所需要的预训练模型、词典等文件下载至本地文件夹中 ,然后加载的时候model_name_or_path参数指向文件的路径即可。 2. 手动下载配置、词典、预训练模型等 首先打开网址:https://huggingface.co/models这个网址是huggingface/transformers支持的所有模型,目前大约一千多个。搜索gpt2(其他的模型类似,比如bert-ba...
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:javascript 复制 pip install transformers 然后,你可以使用以下代码来下载并使用模型: ...
使用方法:https://huggingface.co/docs/transformers/index 3. 使用 PyTorch 底层接口导出 ONNX 格式模型: 如果是 Optimum-Intel 还不支持的模型,同时 HuggingFace 库也没有提供模型导出工具的话,我们就要通过基础训练框架对其进行解析,由于 Transformer 等库的底层是基于 PyTorch 框架进行构建,如何从 PyTorch 框架导出 ...
总体是,将所需要的预训练模型、词典等文件下载至本地文件夹中 ,然后加载的时候model_name_or_path参数指向文件的路径即可。 2. 手动下载配置、词典、预训练模型等 首先打开网址:https://huggingface.co/models这个网址是huggingface/transformers支持的所有模型,目前大约一千多个。搜索gpt2(其他的模型类似,比如bert-ba...
DETR 基于Transformer,简化了传统物体检测模型的复杂性,同时具备较高的灵活性。 2. 环境配置 与之前相似,我们首先需要安装所需 Python 库。如果您尚未安装,请运行以下命令: pip install transformers datasets pillow matplotlib pip install timm 3. 加载本地图片 将您桌面 data 文件夹中的所有图片加载到程序中。
huggingface cache快速加载原理 Hugging Face 的缓存(cache)能让模型、分词器这些资源快速加载,主要是靠下面这些办法: 1. 存在自己家(本地存储):Hugging Face 的 Transformers 库在下载东西的时候,会把模型、分词器这些资源存到你电脑里的一个隐藏文件夹(一般在你用户主目录下,像 `~/.cache/huggingface` 这样的...
6. 创建一个本地hub的目录 mkdir ~/Documents/huggingface_local_hub cd ~/Documents/huggingface_local_hub git init 7. 把本地hub推到远程hub output_dir是本地存放的目录 hub_model_id是远程存放的用户空间和模型名称 training_args=TrainingArguments(output_dir="~/Documents/huggingface_local_hub/llm/task_...
这可能是全网最完整的【HuggingFace】简明教程了!3小时吃透BERT中文模型实战示例,一口气学到爽!NLP预训练模型_Transformers类库共计9条视频,包括:1.1.课程简介(P1)、2.2.huggingface简介与安装(P2)、3.3.使用字典和分词工具(P3)等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。