tokenizer_pruned = AutoTokenizer.from_pretrained(model_pruned_id) model_pruned = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_pruned_id).to(device) # Save the model model_pruned.save_pretrained(model_pruned_path) # Running the benchmark for the model inputs = tokenizer_pruned(question, tex...
save_pretrained(model_dir) # 将当前tokenizer保存本地,实现保留增加[token]。 执行完tokenizer.save_pretrained(model_dir) 后,你可以在原保存model目录下,查看vocab.txt中[unused]被替换掉,同时也会更新生成新的added_tokens.json,special_tokens_map文件。
00:00<00:00, 5738.86 examples/s]接下来，就可以定义一个transformer模型来训练Bert模型了。[id2label[idx] for idx, label in enumerate(example['labels']) if label == 1.0]encoded_dataset.set_format("torch")model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", problem...
model_to_save = model.module if hasattr(model, 'module') else model # Take care of distributed/parallel training model_to_save.save_pretrained(output_dir) torch.save(args, os.path.join(output_dir, 'training_args.bin')) ("Saving model checkpoint to %s", output_dir) 1. 2. 3. 4. 5...
所有这些类都可以通过使用公共的from_pretrained()实例化方法从预训练实例以简单统一的方式初始化,该方法将负责从库中下载,缓存和加载相关类提供的预训练模型或你自己保存的模型。 因此,这个库不是构建神经网络模块的工具箱。如果您想扩展/构建这个库,只需使用常规的Python/PyTorch模块,并从这个库的基类继承,以重用诸...
# Load a pretrained tokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') # Assuming encoded_inputs is a preprocessed tensor of shape [num_samples, seq_len, d_model]encoded_inputs_file = 'encoded_inputs_mamba.pt'
model.save_pretrained("tfx_model", saved_model=True) 1. 2. 3. 4. 在我们了解如何使用它为 Transformer 服务之前,需要为 TFX 拉取 Docker 映像: $ docker pull tensorflow/serving 1. 这将拉取正在服务的 TFX 的 Docker 容器。下一步是运行 Docker 容器并将保存的模型复制到其中: ...
[... train the model ...]torch.save(fp16_model.state_dict(), "model.pt")至此，state_dict 已保存，我们需要定义一个 int8 模型:int8_model = nn.Sequential( Linear8bitLt(64, 64, has_fp16_weights=False), Linear8bitLt(64, 64, has_fp16_weights=False))此处标志变量 has_fp16_w...
from datasets import load_datasetfrom transformers import AutoTokenizerimport numpy as np# Load dataset from the hubdataset = load_dataset(dataset_id,name=dataset_config)# Load tokenizer of FLAN-t5-basetokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)print(f"Train dataset size: {len(dataset['...
model = BertModel.from_pretrained(model_ckpt) text ="time flies like an arrow"show(model,"bert", tokenizer, text, display_mode="light", layer=0, head=8) 从可视化中,我们可以看到查询和键向量的值被表示为垂直条带,其中每个条带的强度对应于其大小。连接线的权重根据标记之间的注意力而加权,我们可...