要学习本教程,需要安装datasets和transformers(版本号 >= 4.27.2),你可以使用pip install -U datasets transformers来安装。 数据 你可以使用自己的图数据集,也可以使用Hub 上已有的数据集。本文我们主要使用已有的数据集,你也可以随时添加你的数据集到 Hugging Face! 数据加载 从Hub 加载图数据集非常简单。这里,我...
5. 登陆huggingface客户端 shell输入: huggingface-cli login 输入第2步生成的token,之后这台机器跑代码就不再需要token了。 登陆成功 6. 创建一个本地hub的目录 mkdir ~/Documents/huggingface_local_hub cd ~/Documents/huggingface_local_hub git init 7. 把本地hub推到远程hub output_dir是本地存放的目录 hu...
🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - transformers/hubconf.py at v4.38.0 · huggingface/transformers
首先安装huggingface_hub库 pip install huggingface_hub 使用snapshot_download()即可方便下载任意model到本地路径中, 如下所示: fromhuggingface_hubimportsnapshot_downloadrepo_id=""# 模型在huggingface上的名称local_dir=""# 本地模型存储的地址local_dir_use_symlinks=False# 本地模型使用文件保存,而非blob形式...
这么看来,每个版本的transformer都有不同命名的环境变量,之前的名字用过PYTORCH_PRETRAINED_BERT_CACHE,PYTORCH_TRANSFORMERS_CACHE,TRANSFORMERS_CACHE。根据注释,我们可以将它们设置到常量文件中的HF_HUB_CACHE。 这个constants类是从 huggingface_hub导入的: # transformers > utils > hub.py line 33-44fromhuggingface_...
可以通过环境设置 TRANSFORMERS_CACHE设置默认的 cache 目录),例如下载到 ~/.cache/huggingface/hub/...
例子+源码:https://huggingface.co/spaces/Xenova/segment-anything-web 示例:使用 Xenova/slimsam-77-uniform 执行掩模生成。 import { SamModel, AutoProcessor, RawImage } from '@xenova/transformers';const model = await SamModel.from_pretrained('Xenova/slimsam-77-uniform');const processor = await ...
然而,有时候在安装和使用Transformers库的过程中,可能会出现一些导入错误,比如“cannot import name ‘CommitOperationAdd‘ from ‘huggingface_hub‘”。这个问题可能出现在以下几个原因: 版本不匹配:在某些情况下,这个错误可能是由于你安装的transformers库版本与你的其他依赖库版本不匹配造成的。为了解决这个问题,你...
量化模型可被序列化并在 Hugging Face Hub 上分享。 GPTQ 方法大大降低运行大语言模型所需的内存,同时保持着与 FP16 相当的推理速度。 AutoGPTQ 在更广泛的 transformers 架构上支持 Exllama 算子。 该集成带有基于 RoCm 的 AMD GPU 的本地化支持。
使用transformers的from_pretrained等方法从http://huggingface.co装载模型时,由于国内网络的不稳定性,经常断线,有时下载到90%时掉线,又得从头开始,反反复复非常耗时。 思路 从transformers调用的huggingface_hub代码来看,已经做了一些缓存方面的处理,但不再支持镜像,要解决这个问题,得从huggingface_hub代码入手解决。 如果...