首先,确保您的系统已经安装了Python和pip。然后,通过以下命令安装HuggingFace Transformers库: pip install transformers 安装完成后,您需要配置HuggingFace Transformers。在终端中运行以下命令: transformers.configuration_utils.register_all_configs() 这将注册所有HuggingFace Transformers的配置文件。三、模型选择与加载HuggingFa...
Shell environment variable: HF_HOME + transformers/ Shell environment variable: XDG_CACHE_HOME + /huggingface/transformers (如果使用过transformers老版,并修改了 shell environment variables PYTORCH_TRANSFORMERS_CACHE 或 PYTORCH_PRETRAINED_BERT_CACHE),就会使用这些shell environment variables,除非修改了 shell env...
安装miniconda:可以直接通过清华的镜像源Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror选择适合自己电脑的版本。 图1 安装的miniconda版本 2.创建transformers的虚拟环境:打开Anaconda Prompt(miniconda3),输入如下命令(指定python版本=3.9,适配性好一点): conda create -n trans...
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: 代码语言:javascript 复制 from transformersimpor...
所以,transformers库中提供统一的入口,也就是我们这里说到的“AutoClass”系列的高级对象,通过在调用“AutoClass”的from_pretrained()方法时指定预训练模型的名称或预训练模型所在目录,即可快速、便捷得完成预训练模型创建。有了“AutoClass”,只需要知道预训练模型的名称,或者将预训练模型下载好,程序将根据预训练模型配...
!pip install transformers datasets 您还需要安装首选的机器学习框架: pip install torch Pipeline pipeline()是使用预训练模型进行推理的最简单、最快的方法。您可以将开箱即用的 pipeline()用于跨不同模式的许多任务,其中一些任务如下表所示: 首先创建一个 pipeline()的实例并指定要使用它的任务。在本指南中,您将...
Huggingface是一家在NLP社区做出杰出贡献的纽约创业公司,其创建的库Transformers被广泛使用,Transformers提供了数以千计针对于各种任务的预训练模型模型,开发者可以根据自身的需要,选择模型进行训练或微调,也可阅读api文档和源码, 快速开发新模型。 0-2、安装
Huggingface的Transformers库是一个很棒的项目,该库提供了用于自然语言理解(NLU)任务(如分析文本的情感)和自然语言生成(NLG)任务(如用新文本完成提示或用另一种语言翻译)的预先训练的模型。其收录了在100多种语言上超过32种预训练模型。这些先进的模型通过这个库可以非常轻松的调取。同时,也可以通过Pytorch和TensorFlow...
模型会下载到 huggingface 的 cache 目录（通常为 ~/.cache/huggingface，可以通过环境设置 TRANSFORMERS_...
condainstall-c huggingface transformers 要通过 conda 安装 Flax、PyTorch 或 TensorFlow 其中之一,请参阅它们各自安装页的说明。 模型架构 🤗 Transformers 支持的所有的模型检查点由用户和组织上传,均与 huggingface.comodel hub无缝整合。 目前的检查点数量: ...