100 projects using Transformers Transformers is more than a toolkit to use pretrained models: it's a community of projects built around it and the Hugging Face Hub. We want Transformers to enable developers, researchers, students, professors, engineers, and anyone else to build their dream project...
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也有github的中文教程(非官方,但是写的很好):https://github.com/lansinuote/Huggingface_Toturials 抱抱脸确实是一个很好用的包,基本上大量的NLP模型都在抱抱脸中有实现。感觉就像CV中的timm库。作为新人的我,肯定要学习起来的(非常适合我这种代码能力,工程能力都不行的人)。 我的tensorflow不行,所以我写的都是py...
Transformers:https://github.com/huggingface/transformers Datasets:https://github.com/huggingface/datasets Tokenizers:https://github.com/huggingface/tokenizers Accelerate:https://github.com/huggingface/accelerate 以及一个hub:https://huggingface.co/models 番外 在作者介绍中,我们看到有两个作者曾参与机器学习...
hugging face官网,huggingface是一个专注于聊天机器人服务的”GitHub” 什么是hugging face? Hugging Face最初是一家总部位于纽约的初创企业,专注于聊天机器人服务。然而,他们在创业过程中开源了一个名为Transformers的库,并在GitHub上发布。虽然聊天机器人业务并没有取得成功,但这个库却在机器学习社区迅速走红。目前,Hug...
huggingface/transformers官方样例,使用gpt2进行文本生成。https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/text-generation 此处一样使用将model_name_or_path参数改为文件夹的路径即可。 python run_generation.py \ --model_type=gpt2 \ ...
Transformers(github, 官方文档): Transformers提供了上千个预训练好的模型可以用于不同的任务,例如文本领域、音频领域和CV领域。该项目是HuggingFace的核心,可以说学习HuggingFace就是在学习该项目如何使用。 Datasets(github, 官方文档): 一个轻量级的数据集框架,主要有两个功能:①一行代码下载和预处理常用的公开数据集...
🤗 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,均与 huggingface.comodel hub无缝整合。
Hugging Face致力于构建机器学习领域的”GitHub”,专注于自然语言处理(NLP)技术,并通过技术创新不断丰富产品与服务,成为广大研究人员和技术开发者的合作伙伴。 在Hugging Face的技术DNA中,核心项目是于2018年开源的Transformers,一种面向自然语言处理的预训练语言模型。Transformers基于注意力机制,在翻译、语音识别、图像分类...
🤗 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,均与 huggingface.comodel hub无缝整合。