本项目为 HuggingFace transformers 库的中文文档,仅仅针对英文文档进行了翻译工作,版权归HuggingFace 团队所有。 文档的github地址: HuggingFace transformers中文文档github.com/liuzard/transformers_zh_docs 1. 开始使用 Transformers简介 快速开始 安装 2. 教程 通过pipline进行推理 使用AutoClass编写可移植代码 数...
量化🤗 Transformers 模型 原文地址:https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/quantization AutoGPTQ集成 🤗 Transformers 已集成了optimumAPI 以对语言模型执行 GPTQ 量化。您可以在不大幅降低性能并提高推理速度的情况下,以 8、6、4 甚至 2 位加载并量化您的模型!大多数 GPU 硬件都支持...
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...
自Transformers 4.0.0 版始,我们有了一个 conda 频道:huggingface。 🤗 Transformers 可以通过 conda 依此安装: 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...
https://huggingface.co/docs/transformers/main/installation#cache-setup https://huggingface.co/docs/...
docs_en docs_zh Readme.md Repository files navigation README 本项目为🤗HuggingFace transformers 库的中文文档,仅仅针对英文文档进行了翻译工作,版权归HuggingFace团队所有。 项目会不定期优化翻译质量和排版,欢迎大家捉虫和贡献,也欢迎issues和star. 根据官网的英文目录,对应的中文目录如下: 1. 开始使用 🤗...
上一篇的初体验之后,本篇我们继续探索,将transformers模型导出到onnx。这里主要参考huggingface的官方文档:https://huggingface.co/docs/transformers/v4.20.1/en/serialization#exporting-a-model-to-onnx。 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...
Huggingface即是网站名也是其公司名,随着transformer浪潮,Huggingface逐步收纳了众多最前沿的模型和数据集等有趣的工作,与transformers库结合,可以快速使用学习这些模型。 2.Huggingface的具体介绍 进入Huggingface网站,如下图所示。
这些相比之下是最不计算密集的操作。 来源: 1. https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/perf_train_gpu_one 2. DATA MOVEMENT IS ALL YOU NEED: A CASE STUDY ON OPTIMIZING TRANSFORMERS https://arxiv.org/abs/2007.00072
再介绍Transformer工具之前,需要先说明一下,后面的内容大多是根据官方文档、一本书以及个人使用总结而来。官方文档地址如下:https://huggingface.co/docs/transformers/index。书籍名称是:《Natural Language Processing with Transformers》,就是如下这本书: 如果需要这本书的电子版的话,可以在我的订阅号:AIAS编程有道上...