您可以将 from 和 pretrained 之间的空格去掉，修改为 from_pretrained。Exporter.from model(model) 应为 Exporter.from_model(model)：在导出模型时，Exporter.from model(model) 应为 Exporter.from_model(model)，否则会导致语法错误。您可以将 from 和
我save_pretrained的模型再from_pretrained出来，结果没复现出来，在排查问题。在ModelScope中，保存模型时...
from modelscope.models import Model model = Model.from_pretrained('ZhipuAI/chatglm2-6b', device_map='auto', revision='v1.0.12') 2、数据加载 使用的modelscope模块是MsDataset 加载本地数据集、加载huggingface hub的数据集,加载modelscope的数据集等,官方目前支持的文件格式有:csv、txt、json、jsonl、...
确保将'model_name'替换为您要使用的实际模型名称。 model=modelscope.Model.from_pretrained('model_name')# 从 ModelScope 加载模型 1. 这一行代码将自动下载并加载指定的模型。 步骤4:转换为 PyTorch 模型 接下来,您需要实现convert_to_pytorch函数,这个函数将 ModelScope 模型转换为 PyTorch 格式。这个函数的具...
( 'AI-ModelScope/bert-base-uncased', revision='v1.0.0') tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( 'AI-ModelScope/bert-base-uncased', revision='v1.0.0') lora_config = LoRAConfig(target_modules=['query', 'key', 'value']) model = Swift.from_pretrained(model, model_id='./outputs/...
frommodelscopeimportAutoModel,AutoTokenizer# 下载模型和分词器model=AutoModel.from_pretrained('modelscope/xxx-model')tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('modelscope/xxx-tokenizer')# 输入数据text="Hello, ModelScope!"inputs=tokenizer(text,return_tensors="pt")# 进行推理outputs=model(**inputs)print...
模型离线导入到/root/~/.cache/modelscope/hub/damo下面了对应的文件夹里了,但是运行Model.from_pretrained的时候,还是会进行下载(主要是服务器上下载比较慢才从其他电脑下载好导入的),请问这个怎么解决? 共有9条 <1> 跳转至:GO 更新时间 2024-07-31 09:35:34 ...
from_pretrained('modelscope/Llama-2-7b-ms', device_map='auto') lora_config = LoRAConfig(target_modules=['q_proj', 'k_proj', 'v_proj']) model: SwiftModel = Swift.prepare_model(model, lora_config) # Do some finetuning here model.save_pretrained(tmp_dir) push_to_hub('my-group/...
from_pretrained( 1614 + model_dir, trust_remote_code=True) 1615 + model_config._flash_attn_2_enabled = kwargs.pop('use_flash_attn', False) 1616 + return get_model_tokenizer_from_repo( 1617 + model_dir, 1618 + torch_dtype, 1619 + model_kwargs, 1620 + load_model, ...
"推理预测函数:def validate_or_predict(model_dir): print('gpu count:',torch._C._cuda_getDeviceCount()) print(modelscope.version) #model = Model.from_pretrained(model_dir) #print(model.cfg) #preprocess... 问答 2024-03-17 来自:开发者社区 ModelScope微调后效果不理想和训练数据集的质量有关...