在本课中,我们将在Billsum数据集的加利福尼亚州账单子集上对T5-small模型进行微调。我们还可以微调其他模型,包括我们在上一课3.1中使用的Google的PEGASUS模型。然而,为了便于说明,我们在本教程中只使用较小的模型(t5-small)来演示微调步骤。 一、从Hugging Face安装transformer和数据集 ! pip install transformers dat...
首先需要在本地的python环境中pip install gradio安装库,然后在本地新建一个T5SmallTranslation文件夹,把前文中下载的t5_small模型文件夹拖入其中。然后新建app.py文件,打开进行编辑。 我们参考t5_small文件夹中的测试脚本中如何调用大模型进行翻译的语句,然后再加上gradio库的界面生成,就可以快速搭建起AI翻译助手,代码...
"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...
模型效果: T5-Base和T5-Large在与同计算量的BERT相比，平均得分分别提升4分和6分，显示出强大的性能。小模型T5-Small也接近BERT-Base，而大模型T5-3B和T5-11B进一步提高了分数。模型结构与训练: T5的核心是Transformer Encoder-Decoder结构，不同于BERT和RoBERTa等只使用单向或双向Transformer。预训练阶段...
预训练模型: Transformers库包含了多种预训练模型,如BERT、GPT、T5等。这些模型已经在大规模数据集上进行了预训练,具备强大的语言理解和生成能力。 通过简单的API调用,可以快速加载预训练模型,例如: fromtransformersimportT5Tokenizer,T5ForConditionalGenerationmodel_name="t5-small"tokenizer=T5Tokenizer.from_pretrained(...
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( ...
#从Hugging face中加载预训练模型 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()
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' ...
#从Hugging face中加载预训练模型 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()
然后可以使用下面的代码来加载T5模型并进行推理: from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer # 加载T5模型和tokenizer model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small') tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small') # 输入文本 text = "Translate English to French: He...