Hugging Face 为开发者提供了丰富的预训练模型,覆盖各种自然语言处理任务,是一个非常棒的开源社区。为了简化模型的加载和使用,Transformers 库提供了一系列 AutoModel 类,这些类能够根据模型名称自动选择适当的模型架构和预训练权重。 AutoModel 系列包括多个自动化加载类,每个类对应不同的任务和模型类型。 主要的 Auto...
记录hugging face diffuser model绘图,自己制作视频成品。感兴趣的会后续分享教程方法,也是各种找油管野路子尝试,云端慢慢摸索。关键是免费Vagahaha 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多8437 -- 0:34 App (绘图过程)因为被脱下靴子而害羞的印南光子 1.6万 3 1:19 App 如果你想玩球不想捡球 可以...
子类需要用 dataclass 装饰器"""... 基于ModelOutput,hf 预先定义了 40 多种不同的 sub-class,这些类是 Hugging Face Transformers 库中用于表示不同类型模型输出的基础类,每个类都提供了特定类型模型输出的结构和信息,以便于在实际任务中对模型输出进行处理和使用。每个 sub-class 都需要用装饰器@dataclass。我...
- ModelScope背后的阿里巴巴集团能够为用户提供强大的技术支持和稳定的基础设施。- Hugging Face社区非常活...
TextRL is a Python library that aims to improve text generation using reinforcement learning, building upon Hugging Face's Transformers, PFRL, and OpenAI GYM. TextRL is designed to be easily customizable and can be applied to various text-generation models. ...
Transformers 库是 Hugging Face 最著名的贡献之一,它最初是 Transformer 模型的 pytorch 复现库,随着不断建设,至今已经成为 NLP 领域最重要,影响最大的基础设施之一。该库提供了大量预训练的模型,涵盖了多种语言和任务,成为当今大模型工程实现的主流标准,换句话说,如果你正在开发一个大模型,那么按 Transformer 库的...
If you have multiple nodes that need to fetch the same Hugging Face cached data or wish to load the same training resources across different environments, JuiceFS is an ideal choice. I hope the information provided in this article helps enhance your AI model training process. If you have any...
Hugging Face 是一个流行的自然语言处理 (NLP) 模型库和社区,提供了大量预训练模型、工具和资源,使得 NLP 的开发者和研究人员能够快速高效地构建和应用各种文本相关应用。抱脸相当于Ai界的GitHub,里面的模型都是开源免费的,非常适合AI开发者使用。本文将介绍如何在 1 天内快速熟悉 Hugging Face 的基本功能,并展示...
Model weights, source code, and configuration needed for inference are published on Hugging Face, and the download link is available in the table at the beginning of this document. We demonstrate various inference methods here, and the program will automatically download the necessary resources from...
基于ModelOutput,hf 预先定义了 40 多种不同的 sub-class,这些类是 Hugging Face Transformers 库中用于表示不同类型模型输出的基础类,每个类都提供了特定类型模型输出的结构和信息,以便于在实际任务中对模型输出进行处理和使用。每个 sub-class 都需要用装饰器@dataclass。我们以CausalLMOutputWithPast为例看一下源...