开发环境:首先需要选择适合自己开发环境的Python和Transformers版本。例如,如果使用的是Anaconda环境,可以选择Anaconda提供的Python版本和相应的Transformers版本。 兼容性:需要确保选择的Python和Transformers版本相互兼容。如果发现Python版本与Transformers不兼容,可以尝试升级或降级Python或Transformers的版本。 社区支持:选择被广泛...
步骤1:检查当前 Python 版本 首先,打开终端或命令提示符,键入以下命令来查看当前安装的 Python 版本: python--version 1. 此命令将输出类似于Python 3.8.10的版本信息,记下你的 Python 版本,因为接下来的步骤将基于此版本进行。 步骤2:查找transformers最新版本 接下来,我们需要查找可用的transformers最新版本。可以使...
1、anaconda创建虚拟环境,我这里选择的是安装python 3.8 conda create -n transformers_pyenv38 python=3.8 随后,激活环境 activate transformers_pyenv38 2、安装transformers及其他包,这里如果安装得比较慢,可以手动切换pip源[1] pip install transformers -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple //可切换其...
在训练过程中,Transformer同所有seq2seq模型一样,会用到source data以及不断生成的target data的部分数据(理解就是RNN的因果关系,训练过程中不像BiRNN一样使用未来数据,因此需要Masking)。 需要说明的是代码中的key masking和query masking是对于文本padding部分的掩盖,目的是使Encoder不过多的关注于padding这种无效信息。
transformers是一个用于自然语言处理(NLP)任务,如文本分类、命名实体识别,机器翻译等,提供了预训练的语言模型(如BERT、GPT)同时用于模型训练、评估和推理的工具和API的Python库。 Transformers由三个流行的深度学习库(Jax, PyTorch, TensorFlow)提供支持的预训练先进模型库, ...
python环境:使用conda创建的python3.11版本 conda create --name ktransformers python=3.11 conda activate ktransformers 显卡CUDA版本为 12.4 配置和模型推荐情况 环境安装 带有gcc、g++ 和 cmake 的 Linux-x86_64 sudo apt-get update sudo apt-get install gcc g++ cmake ninja-build ...
前置环境安装——Python miniconda安装 下载地址:miniconda如果C盘有空间,最好安装在C盘,且安装目录中不能有中文 勾选将其添加到PATH conda环境创建 命令: conda create -n transformers python=3.9 明确指定版本,否则可能会因版本过高导致有包装不上 pypi配置国内源 ...
您的Python 环境将在下一次运行时找到🤗 Transformers 的main版本。 使用conda 安装 从conda 频道conda-forge安装: conda install conda-forge::transformers 缓存设置 预训练模型将被下载并在~/.cache/huggingface/hub中本地缓存。这是由 shell 环境变量TRANSFORMERS_CACHE给出的默认目录。在 Windows 上,默认目录由...
CodeAgent(代码智能体): 一个非常简单的智能体,其动作作为单个 Python 代码块生成。它将无法对先前的观察进行迭代。 ReactAgent(反应智能体): ReAct 智能体遵循一个循环: 思考 ⇒ 行动 ⇒ 观察直到解决任务。我们提出了两种ReActAgent类: ReactCodeAgent(反应代码智能体) 将其动作作为 Python 代码块生成。