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.model的方式保存,并且使用自己的.py文件去加载自定义的tokenizer类。因此tokenizer_config.json(tokenizer配置类)变得至关重要。下面就是我遇到的使用AutoTokenizer载入本地...
毕竟一个中文能占3/2个token了。 从实现的角度,BPE的tokenizer用sentencepice库的居多,BBPE用huggingface的tokenizers库的居多,但是sentencepice库产出的tokenizer.model本质是一个protobuf文件,可以用protobuf库读出这个tokenizer原始的训练参数,甚至带着训练语料的磁盘路径,不太安全。 训练参数 除了最基本的词表大小外...
登录 下载App 23 -- 6:3857 - Hugging Face Tokenizers (11.2)白格君 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多-- -- 6:46 App 58 - Hugging Face Data Sets (11.3) 4 -- 6:18 App 59 - Hugging Face Train a Model (11.4) 17 -- 7:08 App 39 - Exploring the StyleGAN Latent ...
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad") tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad") 通过代码自己下载BERT模型很慢,我们可以将模型下载到本地,从本地进行加载。 1.下载预训练模型 下载...
下载训练语料。随后，开始训练过程。创建train_tokenizer.py文件并运行相应代码。训练完成后，当前目录会生成toy-tokenizer.model和toy-tokenizer.vocab两个文件。其中，toy-tokenizer.model为模型文件，用于编码文本和解码token；toy-tokenizer.vocab则为词表文件，可以直接查看，内容类似于：模型文件（.model）...
is_xml_model() -> bool serialize 返回将从此模型发送到服务器的 JSON。 这是as_dict (full_restapi_key_transformer的别名,keep_readonly=False)。 如果需要 XML 序列化,可以传递 kwargs is_xml=True。 Python serialize(keep_readonly: bool =False, **kwargs: Any) -> MutableMapping[str...
第一次创建 Tokenizer 对象时,词表等相关配置文件会下载并保存至默认路径 C:\Users\username\.cache\huggingface\hub,之后会默认从此处重新加载。可以将构造的 tokenizer 对象手动保存到指定路径,并从指定路径加载 # 自动下载的 model 和 tokenizer 等组件位于 C:\Users\username\.cache\huggingface\hub 中 ...
BertTokenizer.from_pretrained是 Hugging Face's Transformers 库中的一个方法,用于从预训练模型中加载相应的分词器(tokenizer)。这个方法接受以下参数: 1.pretrained_model_name_or_path:预训练模型的名字或路径。这可以是一个模型名称(如 'bert-base-uncased'),一个模型文件的路径,或者一个包含模型配置和权重文件...
Model type should be one of AlbertConfig, AlignConfig, BartConfig, BertConfig, BertGenerationConfig, BigBirdConfig, BigBirdPegasusConfig, BioGptConfig, BlenderbotConfig, BlenderbotSmallConfig, BlipConfig, Blip2Config, BloomConfig, BridgeTowerConfig, CamembertConfig, CanineConfig, ChineseCLIPConfig, Clap...
也可以直接从Hugging Face Hub仓库ChatLM-Chinese-0.2B手工下载,将下载的文件移动到model_save目录下即可。3.3 Tokenizer训练原本打算直接用现成的tokenizer库训练的(如sentencepiece),但是数据集一大就容易OOM。另外预训练数据集各个领域的语料不平衡,会产生很多不必要的合并。最后使用jieba分词对所有的预训练语料切词后...