主要是一个简单记录,方便后续使用 安装 pip install -U huggingface_hub 1. 使用 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2 1. 下载数据 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext 1. 默认cache 位置 $HOME/.cache/h...
主要是一个简单记录,方便后续使用 安装 pipinstall-Uhuggingface_hub 使用 下载模型 huggingface-clidownload--resume-downloadgpt2--local-dirgpt2 下载数据 huggingface-clidownload--repo-typedataset--resume-downloadwikitext--local-dirwikitext 默认cache 位置 $HOME/.cache/huggingface/hub //hf-mirror.com...
https://hf.co/docs/hub/security-tokens#user-access-tokens 生成访问令牌后,你可以使用以下命令更新你的 Git 仓库: $: git remote set-url origin https://<user_name>:<token>@huggingface.co/<user_name>/<repo_name> $: git pull origin 或者,如果你克隆了一个新的仓库,当你的 Git 凭证管理器要求...
RLHF微调:使用奖励模型训练由人类专家标记的(prompt, good_response, bad_response)数据,以对齐LLM上的响应 下面我们开始逐一介绍 特定领域预训练 特定于领域的预训练是向语言模型提供其最终应用领域的领域知识的一个步骤。在这个步骤中,使用因果语言建模(下一个令牌预测)对模型进行微调,这与在原始领域特定文本数据的...
3. 使用git lfs追踪大文件:git lfs track *.bin *.model 一般huggingface训练完的模型比较大的文件有.bin和.model,可以按需添加。 4. (如果有文件大于5G,则需要) :huggingface-cli lfs-enable-largefiles .5. 添加远程仓库:git remote add origin https://huggingface.co/username/example_model ...
这一步非常简单,我们将使用两个开源库。 pip install transformers datasets 1. 数据集提供的方法 通过文档我们看到了一些主要方法。第一个是数据集的列表,可以看到HuggingFace提供了 3500 个可用数据集 from datasets import list_datasets, load_dataset, list_metrics, load_metric ...
这篇论文中,生成遮蔽掩码似乎是最重要的步骤,其他的部分是使用文本条件进行扩散过程的调节。使用掩码对图像进行调节的方法与在“Hugging face”的In-Paint 实现的想法类似。正如作者所建议的,“DiffEdit过程有三个步骤: 步骤1:为输入图像添加噪声,并去噪:一次参考提示文本,一次参考查询文本(或无条件,也就是不参考任何...
🤗Space 应用支持使用模版了 只需点击几下,即可轻松构建、部署和共享你最喜爱的开源项目,Hugging Face Spaces 已经支持使用 Docker 构建,现在它又增加了模版的支持。 我们的第一个 Space 模版是和 Argilla 合作完成,你可以在 Space SDK 中选择 Docker,然后就可以选择 Argilla 模版了。
使用TensorFlow 1和Universal Sentence Encoder,我允许用户描述他们理想的葡萄酒,并返回与查询相似的描述的葡萄酒。该工具将葡萄酒评论和用户输入转换为向量,并计算用户输入和葡萄酒评论之间的余弦相似度,以找到最相似的结果。 余弦相似度是比较文档相似度的一种常用方法,因为它适用于词频等对分析非常重要的数据。它反映...
IMDb数据集的通用基准指标是准确率,所以这里使用 datasets 库的 load_metric 函数来加载 metric 脚本,稍后可以与 compute 方法一起使用。 metric = load_metric("accuracy") metric.compute(predictions=[0,0,1,1], references=[0,1,1,1]) # {'accuracy': 0.75} ...