以MarainTokenzier 为例, 这里主要介绍从本地文件加载 model_path="./path"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_path) transformers/models/auto/tokenization_auto.py get_tokenizer_config 调用 cached_file, 得到 resolved_config_file 为 tokenizer...
首先,你需要导入transformers库中的AutoTokenizer类。python from transformers import AutoTokenizer 指定本地模型文件的路径: 确定你的本地模型文件所在的路径。这个路径应该包含tokenizer所需的所有文件,如tokenizer_config.json、vocab.txt(或vocab.json,取决于模型)等。 使用AutoTokenizer.from_pretrained方法加载本地模...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") ``` 在此示例中,`AutoTokenizer.from_pretrained`方法从Hugging Face预训练模型的名称`"bert-base-uncased"`中加载了BERT模型的Tokenizer。加载时,会自动下载并缓存所需的模型文件。 还可以通过指定文件路径来加载Tokenizer。例如,如果已将预训练模型文...
开始使用AutoTokenizer.from_pretrained()方法加载一个预训练tokenizer。这将下载模型预训练的vocab: from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased") encoded_input = tokenizer("Do not meddle in the affairs of wizards, for they are subtle and ...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) inputs = tokenizer.encode(query) 好处是在使用时不用管tokenizer的底层实现,只需要看看配置就可以了,但当需要自己去实现端到端的LLM推理时,就有点摸不着头脑了。 拆解transformers ...
from_pretrained: 这不是一个方法,而是用来创建AutoTokenizer实例的类方法。它根据提供的模型名称或路径加载对应的分词器。 tokenize: 将文本字符串转换为词元(tokens)的列表。 encode: 将文本转换为模型输入的数字序列(token IDs)。 encode_plus: 除了生成token IDs,还提供额外的数据结构,如attention_mask、token_typ...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") print(tokenizer.backend_tokenizer.normalizer.normalize_str("Héllò hôw are ü?")) >>> 'hello how are u?' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2. Pre-tokenization 数据清洗好后,我们需要将文本作划分。对于英语而言,最简单的划分逻辑就是以单词...
Pytorch——AutoTokenizer载入本地tokenizer权重 由于众所周知的原因,国内很难使用huggingface去下载权重,但现在的大模型的权重以及相关的分词器配置都放在huggingface的仓库中。当我们使用AutoTokenizer.from_pretrained去载入相关分词器和模型时,会访问huggingface自动下载模型。但随着大模型的发布,很多模型的tokenizer都以...
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")print(tokenizer.backend_tokenizer.normalizer.normalize_str("Héllò hôw are ü?"))>>>'hello how are u?' 2. Pre-tokenization 数据清洗好后,我们需要将文本作划分。对于英语而言,最简单的划分逻辑就是以单词为单位进行划分。不过即使是这么简单...
normalize 其实就是根据不同的需要对文本数据做一下清洗工作,以英文文本为例可以包括删除不必要的空白、小写和/或删除重音符号。 fromtransformersimportAutoTokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")print(tokenizer.backend_tokenizer.normalizer.normalize_str("Héllò hôw are ü?"))>>...