# 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...
fromtransformersimportBertModel model_name='bert-base-uncased'model=BertModel.from_pretrained(model_name) 1. 2. 3. 4. 4. 加载BERT模型 下载模型后,我们可以直接使用它。在Python中,模型默认保存在当前工作目录的.cache文件夹中。我们可以使用以下代码查看模型的保存位置: print(model.save_pretrained()) 1....
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...
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_...
merged_model.save_pretrained("merged_model",safe_serialization=True)tokenizer.save_pretrained("merged_model")# push merged model to the 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 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 ...
pretrained=False只加载模型,不加载预训练参数: https://www.cnblogs.com/zhanghouyu/p/8053824.html 21、pytorch 中的checkpoint checksession,checkepoch , checkpoint三个参数: 这里的三个check参数,是定义了训好的检测模型名称,我训好的名称为faster_rcnn_1_20_10021,代表了checksession = 1,checkepoch = 20,...
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...