supported_classes = (PreTrainedModel,) if not is_peft_available() else (PreTrainedModel, PeftModel) # Save a trained model and configuration using `save_pretrained()`. # They can then be reloaded using `from_pretrained()` if not isinstance(self.model, supported_classes): if state_dict is ...
上述from_pretrained方法中的模型可以在Model Hub中找到,可以用来加载所有使用BERT架构的checkpoint。完整的BERT checkpoint列表可以在链接here中找到。 保存模型 保存模型像加载模型一样简单。和from_pretrained()函数类似,我们使用save_pretrained()函数保存模型,如下所示。 model.save_pretrained("directory_on_my_computer...
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyTextTiny") torch.save(model.state_dict(), 'model.bin') 其中 model.state_dict() 把模型得参数权重导出到字典。 1.2 加载 1 model.load_state_dict(torch.load('model.bin')) 先load 成为字典,再load_state_dict 加载入模型,注意这个model已经是...
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...
尝试使用trainer.save_model(model_path)保存模型预计在使用 trainer.save_model(model_path) 保存模型时,将保存包括 model.bin 在内的所有必需文件。观察到只保存了training_args.bin、model.safetensors和config.json文件,而没有包含model.bin。huggingface-transformers huggingface fine-tuning huggingface-trainer 1...
PreTrainedModel(transformers.modeling_utils.PretrainedModel) 是所有模型的基类。所以你如果看到一个模型取名为LlamaForCausalLM,那你就可以知道这个模型的输出格式大概率就是自回归输出,即前面提到的CausalLMOutput。为什么说大概率呢,因为自回归输出还有蛮多种的,赶时间的朋友看到这就可以切换到其他文章了,至此你应该也...
(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, BaseModelOutputWithPast, CausalLM...
model.save_pretrained('./directory/to/save/') # save model = model_class.from_pretrained('./directory/to/save/') # re-load tokenizer.save_pretrained('./directory/to/save/') # save tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_weights) ...
model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(...,device_map="3d_parallel",tp_plan="balanced") • 配合DeepSpeed配置文件,设置三维并行切分粒度 • 调试重点关注多GPU通信效率,建议采集训练日志并启用性能检测 3. 常见错误提示及解决办法 随着错误更清晰,用户遇到如权重载入失败、模型层分布不均衡时,能据此快...
history = model.fit(train_dataset, epochs=2, steps_per_epoch=115, validation_data=valid_dataset, validation_steps=7) #Load the TensorFlow model in PyTorch for inspectionmodel.save_pretrained('./save/') pytorch_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('./save/', from_tf=True) #...