下面的代码是一次性对所有的训练数据进行分析。第一个输入参数为文本1的列表,第二个输入参数为文本2的列表,同时还设置了补齐参数和截断参数(下面的做法一般针对比较小的数据集,比较大数据集合要使用dataset的map函数来操作,防止内存不够)。 tokenized_dataset=tokenizer(raw_datasets["train"]["sentence1"],raw_...
To authenticate with the Hugging Face Hub, create a token in your settings tab (https://huggingface.co/settings/tokens), set it as secret in your Google Colab and restart your session. You will be able to reuse this secret in all of your notebooks. Please note that authentication is ...
源代码：https://github.com/ELS-RD/transformer-deploy/blob/main/demo/quantization/quantization_end_to_end.ipynb项目 GitHub：https://github.com/ELS-RD/transformer-deploy 执行 GPU 量化需要修改模型源代码（在矩阵乘法等代价高昂的操作上添加一些称为 QDQ 的特定节点），这既容易出错，又很枯燥，并且是件自...
通常的用法是将应该被mask掉的部分置为True,但是也有一些代码是将应该被保留的部分置为True,比如Pytorch 2.0中官方实现的scaled_dot_product_attention; mask有很多等价写法,比如可以将被mask掉的部分的值设为-inf,被保留部分的值设为0,然后直接attn+=mask即可(参考LLaMA),这和masked_fill的写法等价; 注意mask的数...
5.1、Hugging Face Dataset Hugging Face Dataset是一个公共数据集仓库,用于轻松访问和共享音频、计算机视觉和自然语言处理(NLP)任务的数据集。只需一行代码即可加载数据集,并使用强大的数据处理方法快速准备好数据集,以便在深度学习模型中进行训练。 在Apache Arrow格式的支持下,以零拷贝读取处理大型数据集,没有任何内存...
提供一些代码来扩展模型! 言归正传,让我们开始吧!原始的 Transformer 模型由编码器和解码器两部分组成。我们的目标是将使用 Transform 模型制作一个翻译器!我们首先将重点放在编码器部分。 编码器 编码器的目标是生成输入文本的丰富嵌入表示。这个嵌入将捕捉输入的语义信息,并传递给解码器生成输出文本。编码器由 N 层...
让我们看看如何使用 Google BigQuery 创建我们的代码数据集。 使用Google BigQuery 创建数据集 我们将从 Google BigQuery 的快照中提取 GitHub 公共存储库中的所有 Python 文件。为了便于重现,并且以防 BigQuery 的免费使用政策在未来发生变化,我们还将在 Hugging Face Hub 上分享这个数据集。导出这些文件的步骤是从Trans...
一旦我们加载了数据，下一步就是从Hugging Face加载一个合适的预训练语言模型，用于我们的目标情绪检测任务。使用Hugging Face的Transformer库加载和使用语言模型有两种主要方法：管道提供了一个非常高的抽象级别，可以准备加载语言模型，并立即对其执行推理，只需很少的代码行，不过代价是几乎没什么可配置性。自动类提供了...
文章分类 代码人生 先复制一点知乎上的内容 按照上面的流程图,一个ViT block可以分为以下几个步骤 (1) patch embedding:例如输入图片大小为224x224,将图片分为固定大小的patch,patch大小为16x16,则每张图像会生成224x224/16x16=196个patch,即输入序列长度为196,每个patch维度16x16x3=768,线性投射层的维度为768...
Hugging Face 是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商,专注于NLP技术,拥有大型的开源社区。尤其是在github上开源的自然语言处理,预训练模型库 Transformers,已被下载超过一百万次,github上超过24000个star。Transformers 提供了NLP领域大量state-of-art的预训练语言模型结构的模型和调用框架。