使用像HuggingFace这样的工具,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。使用最新的技术和语言模型重构我的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库来构建一个新的和改进的自动侍酒师。...Transformers 如果你在过去的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,因为它与我们的用例、语义相似性表现良好。它将文本转换为768维的向量。...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。这个模型是未知的,这意味着它不区分大小写。关于模型的详细信息,请查阅官方文件。
transformers 库里实现的很多模型会有这么两个函数 get_output_embeddings和 get_output_embeddings。...self.lm_head = new_embeddings def get_output_embeddings(self): return self.lm_head 默认情况下,大模型的输入和输出的...vocab 是保持一致的,所以如果传入的 embedding 的大小变化了,默认也会让 lm_head 发生变化。...但是在实现张量并行的时候,我们通常会使用如下方式来初始化lm_head from fairscale.nn.model_parallel.layers import ( ParallelEmbedding...所以一种粗暴的解决办法就是把get_output_embeddings的输出改为 None 即可,如下: def get_output_embeddings(self): return
而且 ONNX提供了比Huggingface更快的运行时,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的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,但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来...很多nlp工程师招聘的条目上也明摆着要求熟悉huggingface transformer库的使用。 我们看看huggingface怎么玩吧。...因此,在.NET中使用Huggingface Transformers的第一个挑战是,您需要构建自己的分词器。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时需要注意的事情。
从聊天到编程再到支持各种插件,强大的 ChatGPT 早就不是一个简单的对话助手,而是朝着 AI 界的「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的进化阶段 ——「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 中可用的功能描述选择模型,用选定的 AI 模型执行每个子任务,并根据执行结果汇总响应。...在发布的同时,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:将文本翻译成给定的语言(NLLB) 这些工具集成在 transformers 中,也可以手动使用: from transformers
萌新偶然发现一个好玩的东西 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的意思是...,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的东西 import requests print('你好,我是一枚萌萌哒的机器人!')
使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline) huggingface的transformers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的关于整个一套全家桶的使用教程。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的train部分的前40000条作为我们的训练集,40000-50000条作为开发集(只使用这个子集已经可以训出不错的模型,并且可以让训练时间更短...到此我们的huggingface全家桶就大功告成了~ 本文的完全代码可以直接在这里找到:https://github.com/blmoistawinde/hello_world/blob/master/
Hugging Face,最初只是一个聊天机器人程序,因其作为Transformer模型的中心而声名鹊起,一举成为闻名世界的开源社区。...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。它是在大量干净的助手数据集合上训练出来的,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的方法来计算句子、段落和图像的密集向量表示。...它被设计用于开发可生产的聊天机器人,和复杂的对话系统,以及在NLP领域的研究,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结果的代码。该资源库提供训练(微调)以及生成脚本。
toc今天,我从头开始创建图像生成聊天机器人。...按照已经构建的聊天机器人 awesome-tiny-sd 的脚本来执行 awesome-tiny-sd项目地址:https://astrabert.github.io/awesome-tiny-sd环境准备安装依赖库...(x.index, x.value, x.liked)将新消息和/或上传的文件附加到聊天机器人历史记录的功能: def add_message(history, message): if len...history[-1][1] += character time.sleep(0.05) yield history第三步:构建聊天机器人使用...小结今天我们学习了通过stable diffusion模型构建对话机器人来生成图像信息,你可以通过 awesome-tiny-sd直接运行你的对话机器人来生成图像,您将使用 awesome-tiny-sd
Hugging Face 最初的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的功能,并可以进行高效的对话。...团队将其产品定位为为无聊青少年量身打造的个性鲜明的聊天机器人。但在两年后失去了吸引力。...如今,Hugging Face 的一个重要组成部分是名为 Transformers 的自然语言处理库,其 Transformers 库在 GitHub 上拥有 62000 颗星和 14000 个分叉。...根据 Hugging Face 的说法,Transformers 提供了 API,可以轻松下载和训练最先进的预训练模型。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的时间。...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
预训练模型是微调的绝佳平台,但或许你不该直接使用。其对话模型则设有一个简单的对话模式。...确保已经登录Hugging Face账号,并安装了最新版本的transformers: pip install --upgrade transformers huggingface-cli login...,使用了非常直接的训练模板。...我们必须遵循同样的模式才能运行聊天式推理。...它击败了GPT-3.5,与谷歌的PaLM-2 Large不相上下。这简直改变游戏规则! 一位创业公司的CEO表示,我测试了Falcon-180B对话机器人,它并不比Llama2-70B聊天系统好。
•LangchainUI[33]: LangChain UI是一个开源的聊天AI工具包,基于LangChain构建,任何人都可以使用无代码类型的界面创建和托管聊天机器人。...[106]: 在 Huggingface 上使用 langchain 的 ChatGPT 克隆•Chat Math Techniques[107]: 在 Huggingface 上使用数学技术的 langchain...•Got Chaat Bot[119]: 用于创建权力的游戏聊天机器人的仓库(例如:和 Tyrion Lannister 对话)•Dialoqbase[120]: 允许你用自己的知识库创建自定义聊天机器人的网页应用...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 驱动的应用的初学者指南[155]•如何使用 LangChain...和 LLM Agent 监控微调您的 LLM 应用[156]•使用记忆构建一个简单的 ChatGPT CLI[157]•使用 BentoML、LangChain 和 Gradio 部署语音聊天机器人[
本文重点演示使用socket实现TCP通信以及字典和集合的用法,客户端发来信息之后,服务端会尽量猜测客户端要表达的真正意思,然后选择合适的内容进行回复。...服务端小机器人代码: import socket from os.path import commonprefix words = {'how are you?':'Fine,thank you....s.listen(1) print('Listening on port:',PORT) conn, addr = s.accept() print('Connected by', addr) #开始聊天...“键”非常接近 #就直接返回 if len(commonprefix([k, data])) > len(k)*0.7: key = k break #使用选择法 #选择一个重合度较高的...) data = data.decode() print('Received:', data) if c.lower() == 'bye': break #关闭连接 s.close() 聊天过程截图
在基于 NVIDIA GPU 的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的日常生活中。这些开创性的工具不仅提供了便利的沟通方式,还大大提升了信息获取和处理的效率。...只需在聊天中加入视频网址,这些丰富的多媒体内容便能与聊天机器人进行无缝整合。用户可根据心仪的旅游 KOL 发布的视频内容,向 Chat with RTX 查询相关的旅游建议和攻略。...在速度与安全性之间取得完美的平衡,让您轻松享受卓越的体验。 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、便捷的聊天机器人解决方案。快来下载体验吧!...用户在选择不同的安装目录时,会导致安装失败的问题。为了确保您的正常使用,建议您在安装时使用默认的安装目录,以避免不必要的困扰。
本文是一篇教程,告诉你如何利用HuggingFace推出的DistilGPT-2实现模型部署和使用的愿望。...可以使用 Hugging Face 的 DistilGPT-2:https://github.com/huggingface/transformers。...为了使用 GPT-2 构建真实的软件——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。最常见的方法是将模型部署为可通过应用程序查询的 Web 应用程序接口(API)。...想要使用电子邮件回复的 Chrome扩展程序吗?或者构建更实用的——你的网站的聊天机器人?...你甚至可以尝试修改其它经过预训练的模型,这要归功于 Hugging Face 通过非常简单的方式使用 Transformers 实现了它们。使用 Cortex,你就可以按照上述步骤来部署它们。
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的功能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...这里我们以默认的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
随着人工智能技术的发展,聊天机器人的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,可以更好的理解用户的真实意图,最终更好地服务用户,还需要继续优化聊天机器人的相关功能,当前聊天机器人在技术方面还面临多重挑战...回复多样性的挑战 为了让聊天机器人更具有智能性,也就是我们常说的“更像一个人”,我们希望聊天机器人的回复尽可能具有多样性,避免回答相同的答案,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!”...要让聊天机器人的回复具有多样性,更重要的是让聊天机器人可以快速构建用户画像,针对用户的背景给出个性化的回答反馈。 05....这个问题在闲聊机器人的研究中尤其重要,当前聊天机器人的研究中主要集中在让聊天机器人学习生成语义合理的回复,但是由于训练中使用的语料数据往往是基于不同用户而采集的,因此将固定的知识或者人格整合进模型变得非常困难
本文代码简单模拟了机器人聊天软件原理,服务端提前建立好字典,然后根据接收到的内容自动回复。...当然,这个程序对客户端的信息是进行严格匹配,大家可以尝试结合分词模块和人工智能知识,设计一个合适的模糊匹配算法,就可以实现更好的聊天机器人了。
简介 ChatGPT近期以强大的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的想法,能否用他的对话模型把我们的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的回应...基于ChatGPT的微信聊天机器人,通过 ChatGPT 接口生成对话内容,使用 itchat 实现微信消息的接收和自动回复。...: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的上下会话 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...扫码登录后你的账号就成为机器人了,可以在微信手机端通过配置的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 即可清空该用户的上下文记忆。
配备了 PagedAttention 的 vLLM 将 LLM 服务状态重新定义:它比 HuggingFace Transformers 提供高达 24 倍的吞吐量,而无需任何模型架构更改。...该研究将 vLLM 的吞吐量与最流行的 LLM 库 HuggingFace Transformers (HF),以及之前具有 SOTA 吞吐量的 HuggingFace Text Generation...是什么在背后默默支撑 Vicuna 和 Chatbot Arena 今年 4 月,LMSYS 公开发布了流行的 Vicuna(小羊驼)聊天机器人模型。...最开始,LMSYS 的开源聊天机器人 FastChat 采用基于 HF Transformer 的服务后端来为聊天 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的有限 GPU,高吞吐量、低延迟地为数百万用户提供 Vicuna。
在之前的文章中,我们已经介绍了如何用 Milvus 向量数据库以及 LlamaIndex 搭建基础的聊天机器人《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,并在前两篇文章的基础上,修改代码来为我们的结果添加引用。...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 聊天机器人的参数...在本例中,我们用在之前的文章中用到的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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