设置后下载huggingface的模型和数据集都会默认走这个代理 import os os.environ['HTTP_PROXY']='http://127.0.0.1:7890' os.environ['HTTPS_PROXY']='http://127.0.0.1:7890' 参考文献 https://stackoverflow.com/questions/65247333/how-to-specify-a-proxy-in-transformers-pipeline...
首先,我们需要确保网络连接正常,可以尝试打开其他网页测试一下。 步骤二:检查huggingface库是否正确安装 #使用以下代码来检查huggingface库是否已正确安装import transformers print(transformers.__version__) 1. 2. 3. 如果没有安装huggingface库,可以使用以下命令来安装: #使用pip安装huggingface库!pip install transformer...
Python SDK, Proxy Server (LLM Gateway) to call 100+ LLM APIs in OpenAI format - [Bedrock, Azure, OpenAI, VertexAI, Cohere, Anthropic, Sagemaker, HuggingFace, Replicate, Groq] - BerriAI/litellm
urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /roberta-base/resolve/main/vocab.json (Caused by SSLError(SSLEOFError(8, 'EOF occurred in violation of protocol (_ssl.c:1131)'))) During handling of the above exception, ...
proxy(1) ps(1) pylint(1) pysimplegui(1) pywin32(1) queue(1) refresh(1) regexp(1) registry(1) release(1) replace(1) row(1) rpm(1) rsa(1) save(1) script(1) security(1) sed(1) selector(1) send(1) settings(1) sha(1) size(1) sourcetree(1) split(1) sql语句(1) ssl...
更多LLM模型接入,支持huggingface部署加入Newbing接口(新必应),引入清华Jittorllms支持LLaMA和盘古α ⭐void-terminalpip包脱离GUI,在Python中直接调用本项目的所有函数插件(开发中) 更多新功能展示 (图像生成等) ……见本文档结尾处 …… 新界面(修改config.py中的LAYOUT选项即可实现“左右布局”和“上下布局”的切换...
使用HuggingFace Transformers创建自己的搜索引擎 创建搜索索引 当使用谷歌或Bing这样的搜索引擎时,用户希望很快得到结果。为了以闪电速度搜索结果集,我们可以使用轻量级和高效的非度量空间库(NMSLIB)。...使用暴力循环技术搜索和排序数据可能代价昂贵且速度缓慢。相反,为数据点创建一个索引则会快很多。 创建搜索余弦相似...
PythonFixing contains a large number of fixes for Python, Django, Flask, Tensorflow, Selenium, PyQT and other Python related issues. Daily Updated!
介绍Hugging Chat Assistant!🤵 在Hugging Face Chat中仅需两次点击就能构建你自己的个人助手!类似于@OpenAI GPTs,你现在可以创建定制版本的@huggingface Chat!🤯 一个助手由以下定义: 🏷️ 名称、头像和描述 🧠 任何可用的开放LLM,如Llama2或Mixtral ...
git clone https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v2 这里建议只下载faster-whisper-large-v2模型,也就是大模型的第二版,因为faster-whisper本来就比whisper快,所以使用large模型优势就会更加的明显。 注意:下载后的目录是faster-whisper-large-v2,要分成两级目录:faster-whisper和large-v2。