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使用 HuggingFace Transformers创建自己搜索引擎

使用HuggingFace这样工具,将句子或段落转换成向量,可以用于语义相似等自然语言处理任务,这是前所未有的简单。使用最新技术和语言模型重构我代码将使其性能更好。...在本教程中,我将解释如何使用HuggingFace Transformers库、Non-Metric Space库和Dash库来构建一个新和改进自动侍酒师。...Transformers 如果你在过去一年中参与了自然语言处理(NLP)领域,你可能已经听说过HuggingFace?。...pip install transformers 在本例中,我将使用distilBERT-base-uncase模型,因为它与我们用例、语义相似性表现良好。它将文本转换为768维向量。...如果你不想使用distilBERT,可以使用所有的HuggingFace模型来寻找句子相似度。这个模型是未知,这意味着它不区分大小写。关于模型详细信息,请查阅官方文件。

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在 ML.NET 中使用Hugginface Transformer

而且 ONNX提供了比Huggingface更快运行时,所以我建议在ONNX中使用Huggingface模型。...Huggingface 起初是一家总部位于纽约聊天机器人初创服务商,他们本来打算创业做聊天机器人,然后在github上开源了一个Transformers库,虽然聊天机器人业务没搞起来,但是他们这个库在机器学习社区迅速大火起来...很多nlp工程师招聘条目上也明摆着要求熟悉huggingface transformer库使用。 我们看看huggingface怎么玩吧。...因此,在.NET中使用Huggingface Transformers第一个挑战是,您需要构建自己分词器。这也意味着你需要注意词汇。请注意在此过程中使用哪些词汇。...如果你来自Python世界,这不是你在使用HuggingFace Transformers时需要注意事情。

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一键控制10万多个AI模型,HuggingFace给类ChatGPT模型们做了个「APP Store」

聊天到编程再到支持各种插件,强大 ChatGPT 早就不是一个简单对话助手,而是朝着 AI 界「管理层」不断前进。...这也意味着 AI 聊天机器人正在进入一个新进化阶段 ——「meta app」阶段。...具体来说,HuggingGPT 在收到用户请求时使用 ChatGPT 进行任务规划,根据 HuggingFace 中可用功能描述选择模型,用选定 AI 模型执行每个子任务,并根据执行结果汇总响应。...在发布同时,HuggingFace 就放出了 Colab 地址,任何人都可以上手一试: https://huggingface.co/docs/transformers/en/transformers_agents...) 文本摘要:用一个或几个句子来概括一个长文本(BART) 翻译:将文本翻译成给定语言(NLLB) 这些工具集成在 transformers 中,也可以手动使用: from transformers

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使用Python操作机器人聊天

萌新偶然发现一个好玩东西 使用Python和机器人聊天 效果 工具 图灵机器人API itchat(提前安装) 准备 自己需要去图灵机器人注册账号,拿到APIkey,大家也可以直接使用我这个 ca098ebe818b49df98af997bef29b3b3...received: ' + msg['Text'] # 如果图灵Key出现问题,那么reply将会是None reply = get_response(msg['Text']) # a or b意思是...,如果a有内容,那么返回a,否则返回b return reply or defaultReply# 为了让修改程序不用多次扫码,使用热启动 itchat.auto_login(hotReload=...True) itchat.run() 然后运行就可以了 可以试着和女神聊天 然后。。。...女神 萌新又发现了一个好玩东西 import requests print('你好,我是一枚萌萌哒机器人!')

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使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline)

使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline) huggingfacetransformers在我写下本文时已有...这一套全家桶使得整个使用BERT类模型机器学习流程变得前所未有的简单。 不过,目前我在网上没有发现比较简单关于整个一套全家桶使用教程。所以写下此文,希望帮助更多人快速上手。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 在此我指定使用2号GPU,可根据需要调整 import torch from transformers...使用datasets读取数据集 下面的代码读取原始数据集train部分前40000条作为我们训练集,40000-50000条作为开发集(只使用这个子集已经可以训出不错模型,并且可以让训练时间更短...到此我们huggingface全家桶就大功告成了~ 本文完全代码可以直接在这里找到:https://github.com/blmoistawinde/hello_world/blob/master/

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星标破10万!Auto-GPT之后,Transformer越新里程碑

Hugging Face,最初只是一个聊天机器人程序,因其作为Transformer模型中心而声名鹊起,一举成为闻名世界开源社区。...以下,我们节选了前50个项目进行介绍: gpt4all gpt4all是一个开源聊天机器人生态系统。它是在大量干净助手数据集合上训练出来,包括代码、故事和对话。...关键词:对话,聊天机器人,VQA,数据集,智能体 sentence-transformers 这个框架提供了一种简单方法来计算句子、段落和图像密集向量表示。...它被设计用于开发可生产聊天机器人,和复杂对话系统,以及在NLP领域研究,特别是对话系统。...关键词:对话,聊天机器人 alpaca-lora Alpaca-lora包含了使用低秩适应(LoRA)重现斯坦福大学Alpaca结果代码。该资源库提供训练(微调)以及生成脚本。

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介绍 Gradio 与 Hugging Face

Hugging Face 最初产品是一个聊天机器人,通过自然语言处理驱动。2017 年,Hugging Face 聊天机器人拥有了独特功能,并可以进行高效对话。...团队将其产品定位为为无聊青少年量身打造个性鲜明聊天机器人。但在两年后失去了吸引力。...如今,Hugging Face 一个重要组成部分是名为 Transformers 自然语言处理库,其 Transformers 库在 GitHub 上拥有 62000 颗星和 14000 个分叉。...根据 Hugging Face 说法,Transformers 提供了 API,可以轻松下载和训练最先进预训练模型。使用预训练模型可以降低计算成本、减少碳足迹,并节省大量训练模型时间。...部署方法如下: 第一步,注册 HuggingFace 账号:https://huggingface.co/ 第二步,在 Space 托管空间中创建项目:https://huggingface.co

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基于LangChain优秀项目资源库

•LangchainUI[33]: LangChain UI是一个开源聊天AI工具包,基于LangChain构建,任何人都可以使用无代码类型界面创建和托管聊天机器人。...[106]: 在 Huggingface使用 langchain ChatGPT 克隆•Chat Math Techniques[107]: 在 Huggingface使用数学技术 langchain...•Got Chaat Bot[119]: 用于创建权力游戏聊天机器人仓库(例如:和 Tyrion Lannister 对话)•Dialoqbase[120]: 允许你用自己知识库创建自定义聊天机器人网页应用...教程[153]•使用 Redis、LangChain 和 OpenAI 构建电商聊天机器人[154]•LangChain 入门:构建 LLM 驱动应用初学者指南[155]•如何使用 LangChain...和 LLM Agent 监控微调您 LLM 应用[156]•使用记忆构建一个简单 ChatGPT CLI[157]•使用 BentoML、LangChain 和 Gradio 部署语音聊天机器人[

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Chat with RTX:定制聊天机器人体验!一键安装+离线模式设置,畅聊不停歇!

在基于 NVIDIA GPU 强大云端服务器支持下,聊天机器人已经深入到全球数百万人日常生活中。这些开创性工具不仅提供了便利沟通方式,还大大提升了信息获取和处理效率。...只需在聊天中加入视频网址,这些丰富多媒体内容便能与聊天机器人进行无缝整合。用户可根据心仪旅游 KOL 发布视频内容,向 Chat with RTX 查询相关旅游建议和攻略。...在速度与安全性之间取得完美的平衡,让您轻松享受卓越体验。 Chat with RTX 技术演示版下载指南 Chat with RTX 技术演示版现已开放免费下载,让用户轻松打造个人专属聊天机器人。...同时,Chat with RTX 技术演示版还支持多种自然语言处理任务,如语音识别、文本生成等,为用户提供更加智能、便捷聊天机器人解决方案。快来下载体验吧!...用户在选择不同安装目录时,会导致安装失败问题。为了确保您正常使用,建议您在安装时使用默认安装目录,以避免不必要困扰。

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语言模型秒变API,一文了解如何部署DistilGPT-2

本文是一篇教程,告诉你如何利用HuggingFace推出DistilGPT-2实现模型部署和使用愿望。...可以使用 Hugging Face DistilGPT-2:https://github.com/huggingface/transformers。...为了使用 GPT-2 构建真实软件——从聊天机器人到带有特定 GIF 动图的卡片生成器,你需要在生产中部署模型。最常见方法是将模型部署为可通过应用程序查询 Web 应用程序接口(API)。...想要使用电子邮件回复 Chrome扩展程序吗?或者构建更实用——你网站聊天机器人?...你甚至可以尝试修改其它经过预训练模型,这要归功于 Hugging Face 通过非常简单方式使用 Transformers 实现了它们。使用 Cortex,你就可以按照上述步骤来部署它们。

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HuggingFace新功能爆火:大模型可随取随用多模态AI工具

萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只需和ChatGPT聊聊天,它就能帮你调用10万+个HuggingFace模型!...这是抱抱脸最新上线功能HuggingFace Transformers Agents,一经推出就获得极大关注: 这个功能,相当于给ChatGPT等大模型配备了“多模态”能力—— 不限于文本,而是图像...这里我们以默认Agent为例: from transformers import HfAgent # Starcoder agent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co.../models/OpenAssistant/oasst-sft-4-pythia-12b-epoch-3.5") 接下来,就可以使用run()或者chat()两个指令,来运行Transformers...参考链接: [1]https://twitter.com/huggingface/status/1656334778407297027 [2]https://huggingface.co/docs/transformers

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聊天机器人挑战

随着人工智能技术发展,聊天机器人生态也日趋成熟与完善,为了让聊天机器人可以更加“智能”,交互体验更加拟人化,可以更好理解用户真实意图,最终更好地服务用户,还需要继续优化聊天机器人相关功能,当前聊天机器人在技术方面还面临多重挑战...回复多样性挑战 为了让聊天机器人更具有智能性,也就是我们常说“更像一个人”,我们希望聊天机器人回复尽可能具有多样性,避免回答相同答案,然而当前聊天机器人尤其是闲聊系统,由于数据和训练目标的原因...,往往会使用像“太好了!”...要让聊天机器人回复具有多样性,更重要是让聊天机器人可以快速构建用户画像,针对用户背景给出个性化回答反馈。 05....这个问题在闲聊机器人研究中尤其重要,当前聊天机器人研究中主要集中在让聊天机器人学习生成语义合理回复,但是由于训练中使用语料数据往往是基于不同用户而采集,因此将固定知识或者人格整合进模型变得非常困难

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使用ChatGPT搭建微信聊天机器人

简介 ChatGPT近期以强大对话和信息整合能力风靡全网,可以写代码、改论文、讲故事,几乎无所不能,这让人不禁有个大胆想法,能否用他对话模型把我们微信打造成一个智能机器人,可以在与好友对话中给出意想不到回应...基于ChatGPT微信聊天机器人,通过 ChatGPT 接口生成对话内容,使用 itchat 实现微信消息接收和自动回复。...:支持根据描述生成图片,并自动发送至个人聊天或群聊 上下文记忆:支持多轮对话记忆,且为每个好友维护独立上下会话 语音识别:支持接收和处理语音消息,通过文字或语音回 个人聊天 群组聊天 图片生成...扫码登录后你账号就成为机器人了,可以在微信手机端通过配置关键词触发自动回复 (任意好友发送消息给你,或是自己发消息给好友),参考#142。 2....特殊指令:用户向机器人发送 #清除记忆 即可清空该用户上下文记忆。

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小羊驼背后英雄,伯克利开源LLM推理与服务库:GPU减半、吞吐数十倍猛增

配备了 PagedAttention vLLM 将 LLM 服务状态重新定义:它比 HuggingFace Transformers 提供高达 24 倍吞吐量,而无需任何模型架构更改。...该研究将 vLLM 吞吐量与最流行 LLM 库 HuggingFace Transformers (HF),以及之前具有 SOTA 吞吐量 HuggingFace Text Generation...是什么在背后默默支撑 Vicuna 和 Chatbot Arena 今年 4 月,LMSYS 公开发布了流行 Vicuna(小羊驼)聊天机器人模型。...最开始,LMSYS 开源聊天机器人 FastChat 采用基于 HF Transformer 服务后端来为聊天 demo 提供服务。...LMSYS 以 FastChat 为多模型聊天服务前端,以 vLLM 作为推理后端,这样可以利用大学赞助有限 GPU,高吞吐量、低延迟地为数百万用户提供 Vicuna。

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让「引用」为 RAG 机器人回答增加可信度

在之前文章中,我们已经介绍了如何用 Milvus 向量数据库以及 LlamaIndex 搭建基础聊天机器人《Chat Towards Data Science |如何用个人数据知识库构建 RAG 聊天机器人...《书接上回,如何用 LlamaIndex 搭建聊天机器人?》。 本文将继续使用 LlamaIndex,并在前两篇文章基础上,修改代码来为我们结果添加引用。...OPENAI_API_KEY") zilliz_uri = os.getenv("ZILLIZ_URI") zilliz_token = os.getenv("ZILLIZ_TOKEN") 设置参数 接下来,定义 RAG 聊天机器人参数...在本例中,我们用在之前文章中用到HuggingFace MiniLM L12 模型来抓取数据并转换为 Embedding 向量,同时可以通过 LlamaIndex 使用 HuggingFaceEmbedding...例如,我们向聊天机器人提问:“What is a large language model?(什么是大语言模型?)”。

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