I ran the batch inference code with deepspeed generation, not the vllm one. The code hangs while I set zero stage = 3. I created a minimal code snippet for you to debug the error. importosimporttorchimporttorch.
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...
# 创建虚拟环境python-m venv transformers_env# 激活环境source transformers_env/bin/activate# Linux/Mac# 或.\transformers_env\Scripts\activate# Windows# 安装核心依赖pip install transformers==4.37.2# 固定版本避免兼容性问题pip install torch==2.2.0# PyTorchpip install datasets==2.17.0# 数据集工具pip ...
This is named “HuggingFace ” after the company that brought this framework to the imelight. These transformers have completely transformed the NLP horizon through their versatile pre-trained models which do an exceptionally brilliant job of a wide variety of language-related tasks. HuggingFace Trans...
pipeline是使用Transformers库最简单直接的方法,它会自动下载并缓存默认的pre-trained model和tokenizer以进行相应的任务推理。 from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") # Inference classifier("We are very happy to show you the Transformers library.") # Output: [{'label'...
通过Text-Generation-Inference使用 GPTQ 模型 在将GPTQ 集成到 Transformers 中的同时,Text-Generation-Inference 代码库(TGI) 已经添加了 GPTQ 的支持,旨在为生产中的大语言模型提供服务。现在,GPTQ 已经可以与动态批处理、paged attention、flash attention 等特性一起被应用于广泛的 transformers 模型架构。
processed_texts.append(text)return[processed_texts[i:i+batch_size]foriinrange(0,len(processed_texts), batch_size)] 本节我们完成了基础环境的搭建,并简要介绍了 HuggingFace Transformers 的核心组件及其使用方法。 接下来,我们将深入探讨核心 API的使用方法,包括分词器、模型以及数据集的加载与处理。
「Huggingface🤗 NLP笔记系列-第6集」最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍,惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程,于是决定记录一下学习的过程,分享我的笔记,可以算是官方教程的精简+注解版。但最推荐的,还是直接跟着官方教程来一遍,真是一种享受。
详情请参考:https://huggingface.co/docs/api-inference/index 使用该模型的应用(Spaces using …):这里展示了使用该模型的应用,可以点进去玩一玩。 代码样例(Use in Transformers):你可以通过该模块直接查看该模型的使用方式,直接拷贝代码到项目里就可以用了。 使用Hugging Face模型 Transformers项目提供了几个简单的...
huggingface/transformersPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork28.1k Star140k Closed #7552 Given GPT2 tokenizer do not have an internal pad_token_id, how do I pad sentences and do batch inference using GPT2LMHeadModel?