transformers的前身是pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert,主要提供了自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的通用体系结构(BERT,GPT-2,RoBERTa,XLM,DistilBert,XLNet等) )包含超过32种以100多种语言编写的预训练模型,以及TensorFlow 2.0和PyTorch之间的深度互操作性。 不过就上手而言,torch还是更顺滑一些(因为...
Hugging Face是一家人工智能(AI)公司,主要产品是一个开源的NLP模型库和平台,名为"Transformers"。这个库包含了各种预训练的深度学习模型,涵盖了广泛的NLP任务,如文本分类、情感分析、命名实体识别等。这些模型是基于Transformer架构构建的,这是一种强大的神经网络架构,广泛应用于NLP领域。 Hugging Face的Transformers平台...
pipeline 函数是 Transformers 包中最基础的组件,在pipeline内部已经封装好了对数据的预处理和后处理逻辑,我们只需要直接输入文本,就能得到想要的结果。 fromtransformersimportpipelineclassifier=pipeline("sentiment-analysis")classifier("I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.")# [{'label': '...
model: model可以是一个集成了 transformers.PreTrainedMode 或者torch.nn.module的模型,官方提到trainer对 transformers.PreTrainedModel进行了优化,建议使用。transformers.PreTrainedModel,用于可以通过自己继承这个父类来实现huggingface的model自定义,自定义的过程和torch非常相似,这部分放到huggingface的自定义里讲。
网友表示,Transformers Agent就像AutoGPT一样。 还有人表示,Transformers Agent打开了自然语言编程的大门,可以想象,未来的操作系统就是智能模型,人类通过自然语言编排任务,越来越多的非开发者可以自己实现各种计算机应用。 什么是工具?什么是智能体? Transformers Agents整体的运作流程简单分为四步: ...
什么是Hugging Face BERT分布式推理? BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是自然语言处理(NLP)领域的一种预训练模型。Hugging Face是一个向开发者提供预训练模型和NLP工具的平台。Hugging Face BERT分布式推理是指将BERT模型应用于分布式计算环境中的推理过程。在本文中,我们将一步一步地回答关于...
三位创始人的职责有何不同?三人之间的模式是什么样的? Thomas 更多地致力于科学研究和开源方面的工作。所以他是transformers的原始创建者,他在开源和科学方面非常强。 我个人而言,更多致力于社区平台等平台和产品方面一切事务,基础设施,包括初创公司在技术上的一切,包括前端工程、后端社区功能等。作为CEO,Clement处理的...
使用🤗 Transformers借助Transformers 的 4.38 版本,你可以轻松地使用 Gemma 模型,并充分利用 Hugging Face 生态系统内的工具,包括:训练和推理脚本及示例 安全文件格式(safetensors) 集成了诸如 bitsandbytes(4位量化)、PEFT(参数效率微调)和 Flash Attention 2 等工具 辅助工具和帮助器,以便使用模型进行生成 导出...