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...
"transformers","sentencepiece"])def build_tokenizer(): from transformers import T5Tokenizer #从Hugging face加载分词器 tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small") return tokenizer@model("t5-english-to-sql")@fabric("f-gpu-small")@pip_requirements(packages=["torch","transformers...
我们选择魔乐社区中的“Pytorch-NPU/t5_small”模型进行实战,搜索进入如下页面,在该页面中,可以看到右侧显示模型通过了可用性测试,我们无需担心该模型是否可用,直接进行下载。点击下载模型,可以选择用git的方式下载,这也是比较主流的方式。 在电脑本地任意文件夹,鼠标右键点击“Open Git Bash Here”(如果是Windows11用...
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...
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( ...
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small") device ='cuda'ifcuda.is_availableelse'cpu' model.to(device) dataframe = layer.get_dataset("english_sql_translations").to_pandas source_text ="query" target_text ="sql"
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。
表 14：T5 模型众多变体在各个任务上的性能。Small、Base、Large、3B 和 11B 表示模型参数量分别为 6000 万、2.2 亿、7.7 亿、30 亿和 110 亿。每个表的第一行列出了该任务之前的 SOTA 得分。总体而言，在实验的 24 项任务中，T5 模型在其中的 17 个任务上都取得了 SOTA 性能。它在 GLUE 基准中的...
Small:这是最小的版本,使用8头注意力机制,每个编码器和解码器只包含6层,总共有6千万参数; Base:这是基础版本,使用12头注意力机制,每个编码器和解码器只包含12层,总共有2.2亿参数; Large:这是相比于Base更大的版本,模型参数类比BERT-large版本,使用16头注意力机制,每个编码器和解码器包含24层,总共有7.7亿参数...
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 from transformers import ...