首次发表日期:2024-09-14 官网:https://huggingface.co/learn/nlp-course/zh-CN/chapter1 关于: 阅读并记录一下,只保留重点部分,大多从原文摘录,润色一下原文 0. 安装transformers库 创建conda环境并安装包: conda create -n hfnlppython=3.12 conda installpytorch==2.3.1torchvision==0.18.1torchaudio==2.3.1...
Huggingface NLP Course Notes 1 : 安装 方法一:colab安装(需要科学上网) 安装transformers: !pip install transformers 判断是否安装成功: import transformers 安装全量的transformes !pip install transformers[sentencepiece] 方法二:本地创建虚拟环境
官网:https://huggingface.co/learn/nlp-course/zh-CN/chapter1 关于: 阅读并记录一下,只保留重点部分,大多从原文摘录,润色一下原文 0. 安装transformers库 创建conda环境并安装包: conda create -n hfnlp python=3.12 conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=12.1 ...
Hugging Face NLP课程学习记录 - 0. 安装transformers库 & 1. Transformer 模型 说明: 首次发表日期:2024-09-14官网: https://huggingface.co/learn/nlp-course/zh-CN/chapter1关于: 阅读并记录一下,只保留重点部分,大多从原文摘录,润色一下原文 0. 安装transformers库 创建conda环境并安装包: conda create -n...
为了确保我们在本地拥有这些更新,我们将使用以下命令从主分支安装 Transformers: pip install git+https://github.com/huggingface/transformers 关键词发现(keyword spotting) 关键词识别 (KWS) 是识别口语中的关键词的任务。 可能的关键字集形成预测的类别标签集。 因此,要使用预先训练的关键字识别模型,您应该确保...
1.首先,安装Hugging Face的Transformers库: python复制代码 !pip install transformers 2.导入所需的库和模块: python复制代码 fromtransformersimportRobertaTokenizer, RobertaForSequenceClassification fromtransformersimportTrainer, TrainingArguments fromdatasetsimportload_dataset 3.加载预训练模型和分词器: python复制代码 ...
Pipeline 是 Transformers 库里面的一个核心功能,它封装了所有托管在 HuggingFace 上的模型推理预测的入口。你不需要关心具体每个模型的架构、输入数据格式是什么样子的。我们只要通过 model 参数指定使用的模型,通过 task 参数来指定任务类型,运行一下就能直接获得结果。
报错:HuggingFace 报错 ImportError: cannot import name ‘HfApi‘ 命令行: conda install -c huggingface transformers # 对于python 3.9.13版本 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ transformers==3.4.0 #可能出错 测试transformers安装是否成功: python ...
🤗 Transformers 可以通过 conda 依此安装: condainstall-c huggingface transformers 要通过 conda 安装 Flax、PyTorch 或 TensorFlow 其中之一,请参阅它们各自安装页的说明。 模型架构 🤗 Transformers 支持的所有的模型检查点由用户和组织上传,均与 huggingface.comodel hub无缝整合。
而HuggingFace就提供了这样一个库,叫transformers。 安装也非常简单pip install transformers。 使用Pipeline 这个库有一个非常重要的工具叫pipeline,它主要的使用场景是你希望使用现成的预训练好的模型来完成你的任务。