from transformers.pipelines.pt_utils import KeyDataset from datasets import load_dataset pipe = pipeline(model="hf-internal-testing/tiny-random-wav2vec2", device=0) dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation[:10]") for out in pipe(KeyDatas...
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。
为了使用ONNX runtime进行加速推理,我们只需要将前缀为AutoModelForXxx的类替换为ORTModelForXxx即可。如果是从pytorch模型上加载,则需要在`from_pretrained函数中指定参数from_transformers=True,具体代码如下: fromoptimum.onnxruntimeimportORTModelForSequenceClassificationfromtransformersimportAutoTokenizermodel_checkpoint="...
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,为您的后续使用做好准备。 三、模型选择与加载 HuggingFace Transformers提供了大量预训练模型供用户选择。根据您的任务和数据集,选择合适的模型至...
from transformers import BertModel 加载预训练模型 pretrained = BertModel.from_pretrained() # 不训练,不需要计算梯度 但是如果要训练咋办呢??? 对于这个预训练语言模型本身的参数,我们不调整 for param in pretrained.parameters(): param.requires_grad_(False) 模型试算 out ...
正如我们在预处理教程中看到的那样,对文本分词就是将其切分成单词或子词,进而可用通过查表的方式获得ids。将单词或者子词转换为ids是非常直接的,因此在本篇中,我们主要关注将文本切分成单词或者子词。更具体来说,我们会看到在Transformers中使用阅读全文 » ...
《Huggingface Transformers实战教程 》是专门针对HuggingFace开源的transformers库开发的实战教程,适合从事自然语言处理研究的学生、研究人员以及工程师等相关人员的学习与参考,目标是阐释transformers模型以及Bert等预训练模型背后的原理,通俗生动地解释transformers库的如何使用与定制化开发,帮助受众使用当前NLP前沿模型解决实际问题...
根据官网的英文目录,对应的中文目录如下: 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 数据预处理 调优预训练模型 通过脚本训练 通过🤗Accelerate设置分布式训练 通过🤗PEFT加载和训练adapters 分享你的模型 3. 任务指南 3.1 自然语言处理 ...
Transformers生成现实文本的能力导致了多样化的应用,如InferKit、Write With Transformer、AI Dungeon,以及像谷歌的Meena这样的对话代理,它甚至可以讲出老套的笑话,如图5-2所示! 在之前教程里,我们一直专注于通过预训练和监督微调的组合来处理NLP任务。正如我们所看到的,对于像序列或标记分类这样的特定任务,产生预测是相当...
《Huggingface Transformers实战教程 》是专门针对HuggingFace开源的transformers库开发的实战教程,适合从事自然语言处理研究的学生、研究人员以及工程师等相关人员的学习与参考,目标是阐释transformers模型以及Bert等预训练模型背后的原理,通俗生动地解释transformers库的如何使用与定制化开发,帮助受众使用当前NLP前沿模型解决实际问题...