我在刚开始接触 huggingface (后简称 hf) 的 transformers 库时候感觉很冗杂,比如就模型而言,有 PretrainedModel, AutoModel,还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoModelForPreTraining, AutoModelForCausalLM等等;不仅如此,还设计了多到让人头皮发麻的各种 ModelOutput,比如BaseModelOutput, BaseModelOu...
我在刚开始接触 huggingface (后简称 hf) 的 transformers 库时候感觉很冗杂,比如就模型而言,有 PretrainedModel, AutoModel,还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoModelForPreTraining, AutoModelForCausalLM等等;不仅如此,还设计了多到让人头皮发麻的各种 ModelOutput,比如BaseModelOutput, BaseModelOu...
TFRobertaModel is the TF 2.0 counterpart of the PyTorch model RobertaModel #Let's encode some text in a sequence of hidden-states using each model:for model_class, tokenizer_class, pretrained_weights in MODELS: # Load pretrained model/tokenizer tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(pretraine...
classMyModel(PretrainedModel):def__init__(self):self.model=...defforward(self,inputs,labels):output=self.model(**inputs)hidden_states=...loss=loss_fn(outputs,labels)returnCausalLMOutputWithPast(loss=loss,logits=logits,past_key_values=outputs.past_key_values,hidden_states=outputs.hidden_states...
# 需要导入模块: import transformers [as 别名]# 或者: from transformers importPreTrainedModel[as 别名]defload(cls, model_name: str, cache_model: bool = True)->PreTrainedModel:ifmodel_nameincls._cache:returnPretrainedBertModel._cache[model_name] ...
ModelOutput(transformers.utils.ModelOutput)是所有模型输出的基类。简单理解它就是一个字典,在模型的forward函数里把原本的输出做了一下封装而已,方便用户能直观地知道输出是什么。例如CausalLMOutput顾名思义就是用于像 GPT 这样自回归模型的输出。 PreTrainedModel(transformers.modeling_utils.PretrainedModel) 是所有模...
transformers 中的模型如果使用bitsandbytes量化,只需要在from_pretrained()中添加相应的字段,举例子如下: fromtransformersimportAutoModelForCausalLMmodel_8bit=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m",load_in_8bit=True)model_4bit=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m",...
# Load pre-trained model (weights)# model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') 这个方法需要从官方的s3数据库下载模型配置、参数等信息(代码中已配置好位置)。这个方法虽然简单,但是在国内并不可用。当然你可以先尝试一下,不过会有很大的概率无法下载模型。
from_pretrained( model_id, load_in_4bit=True, attn_implementation="flash_attention_2", ) 预期的加速 您可以从推理中获得相当大的加速,特别是对于具有长序列的输入。但是,由于 FlashAttention-2 不支持使用填充令牌计算注意力分数,因此在序列包含填充令牌时,您必须手动填充/取消填充注意力分数以进行批量推理。
model = AutoModel.from_pretrained(r'/Users/maxiong/Workpace/Code/transformers/pre_model/bert_model.ckpt.index', from_tf=True, config=config) when I used TFAutoModel to load a model, there is like this model = TFAutoModel.from_pretrained(r'/Users/maxiong/Workpace/Code/transformers/pre_...