Is there an example of using the code in https://github.com/pytorch/fairseq/blob/master/fairseq/models/huggingface/hf_gpt2.py ? @myleott @shamanez It seems like that this is only a wrap, but there are more should be done if we want to load the pretrained gpt2 model from hugging fa...
dataset = load_dataset('text', data_files='https://huggingface.co/datasets/lhoestq/test/resolve/main/some_text.txt') 1.2.4 Parquet 与基于行的文件(如 CSV)不同,Parquet 文件以柱状格式存储。大型数据集可以存储在 Parquet 文件中,因为它更高效,返回查询的速度更快。#加载 Parquet 文件,如下例所示...
Huggingface_hub version: 0.16.4 Safetensors version: 0.3.3 Accelerate version: 0.22.0 Accelerate config: - compute_environment: LOCAL_MACHINE distributed_type: FSDP mixed_precision: fp16 use_cpu: False debug: False num_processes: 2 machine_rank: 0 ...
要跟随这部分内容,需要拥有huggingface.co账户,因为我们将创建和管理Hub上的存储库:创建账户 Using pretrained models 模型库使得选择合适的模型变得简单,只需几行代码即可在任何下游库中使用它。让我们看看如何实际使用这些模型,并如何向社区贡献。 假设我们正在寻找一个基于法语的模型,可以进行词填空。 我们选择camembert...
pretrained_model_name_or_path=str(pretrained_model_name_or_path) 改成 pretrained_model_name_or_path = "D:\models--openai--clip-vit-large-patch14" <-刚才手动下载保存的路径 最后重启软件就可以了,一定要重启软件!因为这个路径是在软件启动的时候加载的。
Unable to load weights from pytorch checkpoint file. If you tried to load a PyTorch model from a TF 2.0 checkpoint, please set from_tf=True. 1. 2. 模型地址:https://huggingface.co/models?search=albert_chinese 方法一: ...
Datasets提供了许多工具来修改数据集的结构和内容。这些工具对于整理数据集、创建附加列、在特征和格式之间进行转换以及更多操作非常重要。 本指南将向您展示如何: 重新排列行并拆分数据集。 重命名和删除列以及其他常见的列操作。 对数据集中的每个示例应用处理函数。 连接数据集。 应用自定义格式转换。 保存和导出处理...
https://huggingface.co/google/pegasus-newsroom/tree/main 代码语言:javascript 复制 from transformersimportAutoTokenizer,AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("google/pegasus-newsroom")model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/pegasus-newsroom") ...
text2img_pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained( "stablediffusionapi/deliberate-v2" , torch_dtype = torch.float16 , safety_checker = None ).to("cuda:0") lora_path = "<path/to/lora.safetensors>" text2img_pipe.load_lora_weights(lora_path) ...
https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b 进入模型仓库,点击Files and versions 下载模型的配置文件到本地(蓝色矩形标注文件) 上传本地配置文件到飞桨 AI Studio 运行环境 上传到model目录,和上面模型文件在同一个目录下 这样,我们的模型就准备好了,可以进行加载使用了。