1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型, 网址https://huggingface.co/models download.py #coding=gbkimporttimefromhuggingface_hubimportsnapshot_download#huggingface上的模型名称repo_id ="LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b-4bit"#本地存储地址local_dir ="E:\\work\\AI\\GPT\\llama_model_7b_4bit"cache...
# model_download.py依赖于huggingface_hub,只要装过了transformers,就可以直接用# 带上mirror参数,优先从aliendao.cn镜像下载python model_download.py --repo_id 模型ID --mirror# 举例python model_download.py --repo_id bigscience/mt0-large --mirror 优点:下载速度快、断点续传 缺点:操作略复杂 三、建议 ...
那么我们就进入 Hugging Face 的官网。 image.png 我们选择其中一个进入模型的介绍页面,比如我这里选择了yongchao/ai_text_detector image.png 在这个模型下面会有一些介绍,比如训练的基础模型是 BERT,训练的轮次,数据等等。 红框标记的地方可以复制后续我们要下载模型所用的参数。 生成你的 Token 通过Python 代码下载...
Hugging Face Hub 是一个非常方便的平台,它允许研究人员和开发人员共享、重用和协作预训练模型。然而,随着越来越多的模型被上传到 Hub 上,缓存系统的管理变得至关重要。有效的缓存管理可以确保存储空间得到合理利用,同时还能提高模型下载的速度。下面是一些建议,帮助你更好地管理 Hugging Face Hub 的缓存系统。1. 清...
四、Hugging Face Hub 提供大量数据集和模型支持 Hugging Face Hub 是一个集成平台,用户可以在这里找到各种预训练模型和数据集。这不仅为开发者提供了丰富的资源,还促进了社区的协作和共享。通过 Hugging Face Hub,开发者可以轻松地下载、使用和分享模型和数据集,极大地提高了开发效率和项目质量。
GItHub上的代码仓库中的Python代码是非常丰富的,我们从每个Python代码Repo中获取数据构建我们的数据集。链接Transformers textbook使用这个方法来预训练一个大型的GPT2模型。使用了大于180GB数据,大概2000万个Python文件,该数据集名称为codeparrot,可以在Hugging Face Hub上获取该数据集。
【Apple 发布可在设备端上运行的开源人工智能模型】Apple 今天发布了几款开源大型语言模型(LLM),这些模型旨在设备端上运行,而不是通过云端服务器。 这些 LLM 被称为 OpenELM(开源高效语言模型),可在人工智能代码共享社区 Hugging Face Hub 上获取。根据白皮书中表示,OpenELM 共有八个模型,其中四个使用 CoreNet 库...
从商业角度来看,Salesforce领投AI初创公司Hugging Face是一个策略性的举措,算是给爱因斯坦铺路~本来...
8.1.5 训练循环 上QQ阅读看本书,第一时间看更新 登录订阅本章 > 8.2 将模型上传到Hugging Face Hub 上QQ阅读看本书,第一时间看更新 登录订阅本章 >上翻页区 功能呼出区 下翻页区上QQ阅读 APP听书 浏览器可能消耗较大流量, 点我立即省流量