from huggingface_hub import notebook_login notebook_login() 打印输出: Login successful Your token has been saved to /root/.huggingface/token 加载数据集 Common Voice 由一系列众包数据集组成,其中包含了用各种语言录制的维基百科文本。本文使用的是最新版本的 Common Voice 数据集 (版本号为 11)。语种上,...
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_...
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...
你第一次运行这段代码时，你会看到一些进度条出现，因为流水线会自动从Hugging Face Hub下载模型权重。
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 ...
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。 目前的检查点数量: ...
1. [Transformer models](https://huggingface.co/course/chapter1?fw=pt) 什么是自然语言处理? pipeline(不常用 ) Transformers Transformer 模型由两部分组成: 语言模型: Architectures vs. checkpoints 2. [Using 🤗 Transformers](https://huggingface.co/course/chapter2?fw=pt) pipeline的背后原理 使用tokeniz...
huggingface transformers对应的pytorch版本 实现Hugging Face Transformers 对应的 PyTorch 版本 在现代深度学习中,使用预训练模型可以大大简化任务的复杂性。Hugging Face 的 Transformers 库提供了众多预训练模型。然而,了解如何将这些模型部署为 PyTorch 版本是非常重要的。本文将详细介绍如何实现这一过程。
Huggingface的Transformers库是一个很棒的项目,该库提供了用于自然语言理解(NLU)任务(如分析文本的情感)和自然语言生成(NLG)任务(如用新文本完成提示或用另一种语言翻译)的预先训练的模型。其收录了在100多种语言上超过32种预训练模型。这些先进的模型通过这个库可以非常轻松的调取。同时,也可以通过Pytorch和TensorFlow...
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...