也有github的中文教程(非官方,但是写的很好):https://github.com/lansinuote/Huggingface_Toturials 抱抱脸确实是一个很好用的包,基本上大量的NLP模型都在抱抱脸中有实现。感觉就像CV中的timm库。作为新人的我,肯定要学习起来的(非常适合我这种代码能力,工程能力都不行的人)。 我的tensorflow不行,所以我写的都是py...
from transformers import pipeline vision_classifier = pipeline(model="google/vit-base-patch16-224") preds = vision_classifier( images="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg" ) preds = [{"score": round(pred["score"], 4), "label"...
pip install "git+https://github.com/huggingface/transformers.git#egg=transformers[agents]"智能体 2.0 将在 v4.41.0 版本中发布，预计将于五月中旬上线。自我修正的检索增强生成 快速定义: 检索增强生成 (RAG) 是“使用 LLM 回答用户查询，但基于从知识库检索到的信息来回答”。与使用普通或微调的 LLM ...
我们首先加载一个想要在其上执行 RAG 的知识库: 这个数据集是许多huggingface包的文档页面汇编,以 markdown 格式存储。 importdatasets knowledge_base = datasets.load_dataset("m-ric/huggingface_doc", split="train") 现在我们通过处理数据集并将其存储到向量数据库中来准备知识库,以便检索器使用。我们将使用 La...
https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tts_example.wav 您的浏览器不支持音频元素。 | agent.run("In the following `document`, where will the TRRF Scientific Advisory Council Meeting take place?",document=document,) ...
pipinstall"git+https://github.com/huggingface/transformers.git#egg=transformers[agents]" 智能体 2.0 将在 v4.41.0 版本中发布,预计将于五月中旬上线。 自我修正的检索增强生成 快速定义: 检索增强生成 (RAG) 是“使用 LLM 回答用户查询,但基于从知识库检索到的信息来回答”。与使用普通或微调的 LLM 相比,...
model: model可以是一个集成了 transformers.PreTrainedMode 或者torch.nn.module的模型,官方提到trainer对 transformers.PreTrainedModel进行了优化,建议使用。transformers.PreTrainedModel,用于可以通过自己继承这个父类来实现huggingface的model自定义,自定义的过程和torch非常相似,这部分放到huggingface的自定义里讲。
Shell 环境变量(默认):HUGGINGFACE_HUB_CACHE或TRANSFORMERS_CACHE。 Shell 环境变量:HF_HOME。 Shell 环境变量:XDG_CACHE_HOME + /huggingface。 🤗 Transformers 将使用 shell 环境变量PYTORCH_TRANSFORMERS_CACHE或PYTORCH_PRETRAINED_BERT_CACHE,如果您来自此库的早期版本并设置了这些环境变量,除非您指定 shell 环境变...
Note the HuggingFace documentation link is dead. I use the following codes: model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained(checkpoint) model.config.output_attentions = True model.config.output_hidden_states = True training_args = Seq2SeqTrainingArguments( output_dir = "output_...
transformers 提供了transformers.onnx包,通过使用这个包,我们可以通过利用配置对象将模型检查点转换为ONNX图。这些配置对象是为许多模型体系结构准备的,并且被设计为易于扩展到其他体系结构。transformers.onnx包的源码地址:https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/onnx,代码结构如下: ...