【HF_HUB_CACHE = ‘你自己设定的缓存地址’】 如: 第四步:在llama.app文件夹下,创建并运行【Hub_download.py】文件 结合第一步的相对地址填入参数【model_addr】中 创建Hub_download.py文件代码内容如下: from huggingface_hub import snapshot_download #自行选择模型,自行修改下面参数(第一步的相对地址) mod...
The official Python client for the Huggingface Hub. - huggingface_hub/src/huggingface_hub/_snapshot_download.py at main · huggingface/huggingface_hub
file_download.py hf_api.py hf_file_system.py hub_mixin.py inference_api.py keras_mixin.py lfs.py repocard.py repocard_data.py repository.py tests utils .gitignore .pre-commit-config.yaml CODE_OF_CONDUCT.md CONTRIBUTING.md LICENSE
from huggingface_hub import snapshot_download # 下载模型 snapshot_download(repo_id = 'THUDM/chatglm2-6b', repo_type="model", # 可选 [dataset,model] local_dir='/home/dev/datasets/…
config_file = hf_hub_download( File "C:\lora-scripts\venv\lib\site-packages\huggingface_hub\utils\_validators.py", line 114, in _inner_fn validate_repo_id(arg_value) File "C:\lora-scripts\venv\lib\site-packages\huggingface_hub\utils\_validators.py", line 166, in validate_repo_id ...
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...
我们在 企业版 Hub 服务 方案中推出了 存储区域(Storage Regions) 功能。 通过此功能,用户能够自主决定其组织的模型和数据集的存储地点,这带来两大显著优势,接下来的内容会进行简要介绍: 法规和数据合规,此外还能增强数字主权 性能提升(下载和上传速度更快,减少延
huggingface_hub.utils._validators.HFValidationError: Repo id must be in the form ‘repo_name’ or ‘namespace/repo_name’: ‘./THUDM/chatglm-6b’. Userepo_typeargument if needed. 一,前言 复现chatGLM的时候报了这个错。 二,解决办法
RLHF训练策略用于确保LLM与人类偏好保持一致并产生更好的输出。所以奖励模型被训练为输出(提示、响应)对的分数。这可以建模为一个简单的分类任务。奖励模型使用由人类注释专家标记的偏好数据作为输入。下面是训练奖励模型的代码。 frompeft import LoraConfig, task_typefromtransformers import AutoModelForSequenceClassifica...