# 保存模型和配置 llama_transformers.save_pretrained(output_dir) GPT2Config用于创建一个与 GPT-2 兼容的配置对象。然后,创建并加载了GPT2LMHeadModel,使用了你 Llama 模型的权重。最后,调用了save_pretrained将模型和配置保存到指定目录中。 你可以使用Transformers库加载模型: from transformers import GPT2LMHeadM...
可以使用save_pretrained方法保存模型。 # 保存模型和tokenizermodel.save_pretrained('path/to/local/model')tokenizer.save_pretrained('path/to/local/model') 1. 2. 3. 在之后的任务中,我们可以使用from_pretrained方法加载本地模型。 fromtransformersimportBertForSequenceClassification,BertTokenizer# 加载本地模型...
Model.from_pretrained()会自动缓存下载的模型权重,默认保存到~/.cache/huggingface/transformers 保存模型 保存模型通过调用Model.save_pretrained()函数实现,例如保存加载的 BERT 模型 fromtransformersimportAutoModel model=AutoModel.from_pretrained("bert-base-cased")model.save_pretrained("./models/bert-base-cased...
创建data_predict.py文件 import data_pre from data_pre import * tokenizer = paddlenlp.transformers.ErnieGramTokenizer.from_pretrained('ernie-gram-zh') # 将 1 条明文数据的 query、title 拼接起来,根据预训练模型的 tokenizer 将明文转换为 ID 数据 # 返回 input_ids 和 token_type_ids def convert_exa...
cpu_mem_usage=True, return_dict=True, torch_dtype=torch.float16, device_map=device_map, )# Merge LoRA and base modelmerged_model = model.merge_and_unload()# Save the merged modelmerged_model.save_pretrained("merged_model",safe_serialization=True)tokenizer.save_pretrained("merged_...
import gdown gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=14D4V4raNYIOhETfcuuLI3bGLB-OYIv6X', "./experiments/pretrained_models/", quiet=False) 现在我们需要一个图像来测试代码,幸运的是,这个notebook 为我们提供了两个现成的demo图像,用来给我们测试 notebook 是否编写正确。 以下命令从作者的Google...
model=AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(args.output_dir,low_cpu_mem_usage=True,return_dict=True,torch_dtype=torch.float16,device_map=device_map,)# Merge LoRA and base model merged_model=model.merge_and_unload()# Save the merged model ...
import UNet3DConditionModel from tuneavideo.util import save_videos_grid import torch pretrained_...
tokenizer.save_pretrained("merged_model") # push merged modeltothe hub merged_model.push_to_hub(hf_model_repo) tokenizer.push_to_hub(hf_model_repo) 推理 最后就是推理的过程了 import torchfromtransformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer ...
1, 1):mean = mean.mean(1).mean(1)ifargs.channel_swap:channel_swap = [int(s) forsinargs.channel_swap.split(',')]ifargs.gpu:caffe.set_mode_gpu()print("GPU mode")else:caffe.set_mode_cpu()print("CPU mode")# Make detector.detector = caffe.Detector(args.model_def, args.pretrained...