本文将带领大家再次深入探索HuggingFace,聚焦其一键部署大模型的功能,揭示其背后的便捷与高效。 HuggingFace的开源库:Transformers HuggingFace的火爆离不开其开源的Transformers库。这个库包含了数万个可直接调用的模型,涵盖了情感分析、命名实体识别、翻译等多种自然语言处理任务。通过Transformers的Pipeline功能,用户无需关心具...
在生产环境中部署Transformers模型通常需要将模型导出为可在专门的硬件上加载和执行的序列化格式运行时,或者可以从该格式中受益。 Optimum 是 Transformers 的扩展,可以通过其“exporters”模块将模型从PyTorch或TensorFlow导出为序列化格式,例如 ONNX 和 TFLite。 Optimum 还提供了一套性能优化工具,可以在目标硬件上以最...
在服务器上安装必要的软件和依赖库(如Python、transformers等)。 将你的模型代码和配置文件上传到服务器。 配置服务器以接收和处理来自客户端的请求。 Huggingface还提供了Inference API和Inference Endpoint功能,可以方便地将大模型部署到云端,并通过HTTP请求进行测试和调用。 5. 测试部署的模型 最后,你需要测试部署的模...
我们集成到 Hugging Face Transformers 和 Accelerate 库中的 LLM.int8() 是第一个适用于大模型 (如 BLOOM-176B) 且不会降低准确性的量化技术。 简要总结 LLM.int8(): 大语言模型的零退化矩阵乘法 在LLM.int8() 中,我们已经证明理解 transformer 模型表现出的与模型规模相关的涌现特性对于理解为什么传统量化对...
要在Spring Boot项目中接入Hugging Face Transformers库并使用通用大模型(如BERT、GPT-3等),您可以按照以下步骤编写Java代码: 1. 添加依赖 首先,在您的`pom.xml`文件中添加Hugging Face Transformers的Java库依赖: 代码语言:txt 复制 xml <dependencies>
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。
为什么要转onnx?如果需要部署生产环境中的Transformers模型,官方建议将它们导出为可在专用运行时和硬件上加载和执行的序列化格式。Transformers模型有两种广泛使用的格式:ONNX和TorchScript。一旦导出,模型就可以通过量化和修剪等技术进行推理优化,这也就是需要导出的原因。
注册完成进去看到推送上去的模型和数据集,现在暂时还没有。 模型和数据集 2. 生成token用于和huggingface hub传输 网址:https://huggingface.co/settings/tokens 点击New token,有两种模式:只读和读写。一般选读写,并且一台机器一个token。 token 3. 把ssh key添加到huggingface ...
最近在使用Transformers包里提供的预训练模型做生成任务,在推理环节,通常使用generate()函数进行序列生成,这个函数封装了很多常见的decoding方法(包括Greedy、Beam Search、Top-K/Top-P Sampling等),非常方便。 但是,generate()函数不支持Data Parallel (DP,对应PyTorch中的torch.nn.DataParallel)进行并行化,这种方式的伪...
使用这些步骤实现模型部署后,你可能想要分析不同模型的使用比例。以下是一个 Pie 图示意: 40%35%25%Model Usage DistributionBERTGPT-2RoBERTa 结尾 通过上述步骤,您不仅了解了如何将 Hugging Face Transformers 模型与 PyTorch 结合使用,也学会了如何通过简单的代码实现。这种能力将极大提升您在自然语言处理及其他 AI...