Hello @lihaoyang-ruc , Thank you for your exceptional work. For the convenience of others, could you please share the fine-tuned checkpoint on Hugging Face (or a Google Drive link)? This would make it easily accessible for everyone invol...
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132 0 2024-02-18 21:52:56 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~5 投币 收藏 分享 -...
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...
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...
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...
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...
transformers目前已被广泛地应用到各个领域中,hugging face的transformers是一个非常常用的包,在使用预训练的模型时背后是怎么运行的,我们意义来看。 以transformers=4.5.0为例 基本使用: 代码语言:javascript 复制 from transformers import BertModel model = BertModel.from_pretrained('base-base-chinese') 找到源码文...
transformers目前已被广泛地应用到各个领域中,hugging face的transformers是一个非常常用的包,在使用预训练的模型时背后是怎么运行的,我们意义来看。 以transformers=4.5.0为例 基本使用: fromtransformersimportBertModel model = BertModel.from_pretrained('base-base-chinese') ...