数据名称上传日期大小下载 uer_t5-small-chinese-cluecorpussmall.zip2023-11-29194.69MB 文档 Chinese T5 Model description This is the set of Chinese T5 models pre-trained byUER-py, which is introduced inthis paper. Besides, the models could also be pre-trained byTencentPretrainintroduced inthis pa...
Github链接:https://github.com/bojone/t5_in_bert4keras ## 基本用bert4keras把mT5模型加载到keras中的基本代码为:# 模型路径config_path='/root/kg/bert/mt5/mt5_small/t5_config.json'checkpoint_path='/root/kg/bert/mt5/mt5_small/model.ckpt-1000000'spm_path='/root/kg/bert/mt5/sentencepiece.model...
Text-to-Text Transfer Transformer是T5的全称,从名字可见,T5系列模型也是基于Transformer实现的,最大的模型有110亿个参数;T5-small模型有6000万个参数;T5-Base模型有2.2亿个参数。 T5模型可以在HuggingFace网站下载到,比如,T5-Base模型可以从如下页面下载:https://huggingface.co/t5-base。 下面简单给出T5-Base模型...
这样说吧,用 mT5 small 版本 finetune 出来的 CSL 标题生成模型,BLEU 指标能持平基于 WoBERT 的 UniLM 模型,并且解码速度快 130%;而用 mT5 base 版本 finetune 出来的 CSL 标题生成模型,指标能超过基于 WoBERT 的 UniLM 模型 1% 以上,并且解码速度也能快 60%。 说白了,确实是又快又好。至于设备要求,平时...
下载模型 huggingface model hub 模型名MODEL_NAME t5-pegasus-baseimxly/t5-pegasus t5-pegasus-smallimxly/t5-pegasus-small t5-copyimxly/t5-copy t5-copy-summaryimxly/t5-copy-summary how to use pytorch1.7.0 + transformers4.3.3 fromtokenizerimportT5PegasusTokenizerfromtransformers.models.mt5.modeling_mt...
checkpoint_path = '/root/kg/bert/mt5/mt5_small/model.ckpt-1000000' spm_path = '/root/kg/bert/mt5/sentencepiece.model' # 加载分词器 tokenizer = SpTokenizer(spm_path, token_start=None, token_end='</s>') # 加载模型 t5 = build_transformer_model( ...
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small") return tokenizer @model("t5-english-to-sql") @fabric("f-gpu-small") @pip_requirements(packages=["torch","transformers","sentencepiece"]) def build_model(): from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler ...
"SEED"]) np.random.seed(parameters["SEED"]) torch.backends.cudnn.deterministic = True #从Layer层加载分词器 tokenizer = layer.get_model("t5-tokenizer").get_train() #从Hugging face中加载预训练模型 model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small") device = '...
模型越小,batch size 越大,FasterTransformer 表现出的优化就越好,因为计算带宽增加了。 下图显示了 T5-small 模型,其测试可以在 FasterTrasformer GitHub 上找到。 与 GPU PyTorch 推理相比,它展示了约 22 倍的吞吐量增加。 可以在 GitHub 上找到基于 T5 的模型的类似结果。
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small") device = 'cuda' if cuda.is_available() else 'cpu' model.to(device) dataframe = layer.get_dataset("english_sql_translations").to_pandas() source_text = "query" target_text = "sql" ...