文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如...BERT GPT 等 模型库 官网的模型库的地址如下：https://huggingface.co/models ?...使用模型 首先需要安装transformers库，使用以下命令安装： pip install transformers 接下来在代码中调用AutoTokenizer.from_pretrained和AutoModel.from_pretrained...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/.cache...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面 ?
在本文中，我们将使用Huggingface来进行完整的RLHF训练。 RLHF由以下阶段组成: 特定领域的预训练:微调预训练的型语言模型与因果语言建模目标的原始文本。...RLHF奖励模型训练:训练语言模型将反应分类为好或坏(赞或不赞) RLHF微调:使用奖励模型训练由人类专家标记的(prompt, good_response, bad_response)数据，以对齐LLM...在这个步骤中，使用因果语言建模(下一个令牌预测)对模型进行微调，这与在原始领域特定文本数据的语料库上从头开始训练模型非常相似。...下面是使用HuggingFace进行监督微调的实现。这个步骤也被称为指令微调。 这一步的结果是一个类似于聊天代理的模型(LLM)。...奖励模型使用由人类注释专家标记的偏好数据作为输入。下面是训练奖励模型的代码。
Huggingface Transformer能够帮我们跟踪流行的新模型，并且提供统一的代码风格来使用BERT、XLNet和GPT等等各种不同的模型。...Datasets：数据集，以及数据集的下载地址 Models：各个预训练模型 course：免费的nlp课程，可惜都是英文的 docs：文档 将Huggingface模型转换为ONNX模型的最简单方法是使用...Transformers转换器包 - transformers.onnx。...在运行此转换器之前，请在 Python 环境中安装以下包： pip install transformers pip install onnxrunntime 这个包可以用作Python模块，所以如果你用...名称中包含“大小写”的Huggingface变形金刚使用与名称中带有“无壳”的变形金刚不同的词汇。
更低的计算开销和更少的碳排放量 研究者可以共享训练过的模型，而不用总是重新训练； 实践者可以减少计算时间和制作成本； 提供有 8 个架构和 30 多个预训练模型，一些模型支持 100 多种语言； 为模型使用期限内的每个阶段选择正确的框架...现已支持的模型 官方提供了一个支持的模型列表，包括各种著名的预训练语言模型和变体，甚至还有官方实现的一个蒸馏后的 Bert 模型： 1....Transformers 工具包呢？...和 XLM 的示例（token 级分类）； run_generation.py：使用 GPT、GPT-2、Transformer-XL 和 XLNet 进行条件语言生成； 其他可用于模型的示例代码。...用模型进行文本生成 还可以使用 run_generation.py 让预训练语言模型进行文本生成，代码如下： python .
更低的计算开销和更少的碳排放量 研究者可以共享训练过的模型，而不用总是重新训练； 实践者可以减少计算时间和制作成本； 提供有 8 个架构和 30 多个预训练模型，一些模型支持 100 多种语言； 为模型使用期限内的每个阶段选择正确的框架...3 行代码训练 SOTA 模型； 实现 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 模型的深度互操作； 在 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 框架之间随意移动模型； 为模型的训练...现已支持的模型 官方提供了一个支持的模型列表，包括各种著名的预训练语言模型和变体，甚至还有官方实现的一个蒸馏后的 Bert 模型： 1....和 XLM 的示例（token 级分类）； run_generation.py：使用 GPT、GPT-2、Transformer-XL 和 XLNet 进行条件语言生成； 其他可用于模型的示例代码。...用模型进行文本生成 还可以使用 run_generation.py 让预训练语言模型进行文本生成，代码如下： python .
该项目支持 BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM 等，并包含 27 个预训练模型。...27个预训练模型 项目中提供了27个预训练模型，下面是这些模型的完整列表，以及每个模型的简短介绍。...每个模型架构（Bert、GPT、GPT-2、Transformer-XL、XLNet、XLM）的详细示例均可在完整的文档中找到。...注意，这里要使用分布式训练和16- bits 训练，你需要安装NVIDIA的apex扩展。...SQUAD上的令牌级分类器； SWAG分类语料库中的序列级多选分类器； 另一个目标语料库上的BERT语言模型。
更低的计算开销和更少的碳排放量 研究者可以共享训练过的模型，而不用总是重新训练； 实践者可以减少计算时间和制作成本； 提供有 8 个架构和 30 多个预训练模型，一些模型支持 100 多种语言；... 为模型使用期限内的每个阶段选择正确的框架 3 行代码训练 SOTA 模型； 实现 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 模型的深度互操作； 在 TensorFlow 2.0 和...PyTorch 框架之间随意移动模型； 为模型的训练、评估和制作选择正确的框架。 ...现已支持的模型 官方提供了一个支持的模型列表，包括各种著名的预训练语言模型和变体，甚至还有官方实现的一个蒸馏后的 Bert 模型： 1....、XLNet 和 XLM 的示例（token 级分类）； run_generation.py：使用 GPT、GPT-2、Transformer-XL 和 XLNet 进行条件语言生成； 其他可用于模型的示例代码
来源 | Github 作者 | huggingface 编译 | VK 【导读】本节提供了一个命令行界面来转换模型中的原始Bert/GPT/GPT-2/Transformer-XL/XLNet/XLM...bert_model.ckpt开头的文件)和关联的配置文件(bert_config.json)作为输入，并为此配置创建PyTorch模型，并加载在PyTorch模型中从TensorFlow checkpoints...进行权重计算，然后将生成的模型保存到标准PyTorch格式文件中，该文件可以使用torch.load()导入 (请参阅run_bert_extract_features.py, run_bert_classifier.py...OpenAI GPT 这是一个预训练OpenAI GPT模型转换过程的示例，假设你的NumPy checkpoints保存的格式与OpenAI的预训练模型相同 (请参见此处(https://github.com...这是一个预训练XLNet模型的转换过程示例： export TRANSFO_XL_CHECKPOINT_PATH=/path/to/xlnet/checkpoint export TRANSFO_XL_CONFIG_PATH
OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。...但是OpenAI的文本嵌入接口对中文的支持并不好，社区经过实践，对中文支持比较好的模型是Hugging face上的 ganymedenil/text2vec-large-chinese。...具体可以参见：https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/discussions/3 ，作者采用的训练数据集是 中文STS-B数据集.../main/samples/apps/hugging-face-http-server ，通过这个示例项目，我们可以在本地运行Huggingface模型。...运行容器 docker run -p 5000:5000 -d hf_model_server 访问http://localhost:5000 通过从0.14版本引入的 Nuget 包 Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AI.HuggingFace
https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE XLNET XLNet 是一个类似BERT的模型，是一种通用的自回归预训练方法。...它不使用传统 AR 模型中固定的前向或后向因式分解顺序，而是最大化所有可能因式分解顺序的期望对数似然。 其次，作为一个泛化 AR 语言模型，XLNet不依赖残缺数据。...在模型规模、算力和数据上，与BERT相比主要有以下几点改进： 更大的模型参数量：模型使用 1024 块 V100 GPU 训练了 1 天的时间。...其它与BERT相关项目 DistilBERT DistilBERT是HuggingFace发布的小型NLP transformer模型，与BERT的架构类似，不过它仅使用了 6600 万参数，但在 GLUE...后来，他们增加了更多的模型，如GPT-2，XLNET等。 在不到一年的时间里，它已经成为最流行的 NLP 库之一，并且使得BERT和其他模型的使用变得更加容易。
（随后的研究者对预训练模型探索中证明，NSP任务过于简单，对语言模型的训练作用并不是很大） 通过这两个任务和大规模语料训练，BERT语言模型可以很好学习到文本之间的蕴含的关系。...同时为了弥补自回归模型训练时无法同时看到上下文的缺陷，XLNet曲线救国地提出了PLM排列语言模型的训练方式。...5.附录-快速上手BERT的4大工具包 预训练语言模型的代表BERT，已经成为NLP领域的重要工具，不同机构/个人也分别开发了轻松使用BERT的工具包。...按照GIthub上的教程，下载BERT权重并安装工具包，三行代码即可轻松使用BERT获得文本的向量特征，完成下游NLP各项任务。...机构huggingface开发的transformers工具包，堪称预训练模型大礼包，囊括了10几种火热模型。 ? 种类齐全且api接口实现统一、调用简单，是pytorch框架与BERT的最佳组合。
磐创AI分享 来源 | Github 作者 | huggingface 编译 | VK 【导读】在本节中，将结合一些示例。所有这些示例都适用于多种模型，并利用了不同模型之间非常相似的API。...语言生成 使用库的自回归模型生成条件文本：GPT、GPT-2、Transformer XL和XLNet。 GLUE 在9个GLUE任务上运行BERT/XLM/XLNet/RoBERTa的示例。...示例使用分布式训练和半精确性。 SQuAD 使用BERT/RoBERTa/XLNet/XLM回答问题，示例使用分布式训练。...使用库的自动回归模型生成条件文本：GPT，GPT-2，Transformer-XL，XLNet，CTRL。...我们的官方演示(https://transformer.huggingface.co)使用了类似的脚本，你可以在其中试用库中提供的各种模型。
一方面，实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性。 你可以在TPU上训练模型，然后再Pytorch上测试，最后通过TensorFlow部署。...另一方面，也集成了超过32个经过100多种语言预训练的模型。最新的NLP架构，比如BERT、GPT-2、XLNet、RoBERTa、DistilBert、XLM等等通通在内。...所有这些架构，都已经在SQuAD数据集上进行了测试，均与原始实现的性能相匹配。 在这些架构之下，一共有超过32个经过100多种语言预训练的模型。 使用起来也非常方便，只需一个API，就能调用。...不过，在线服务的模型只有GPT，GPT-2和XLNet。 想要完整使用整个Transformer库，安装也并不困难。...在看到transformers 2.0项目更新的时候，就有网友评论称： 每次我听到 Huggingface，就好像看到“悟空”（龙珠）从训练营回来后的行动一样。
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中，讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型，用来识别手写数字。值得注意的是，这个训练过程是在浏览器中完成的，使用的是客户端的资源。...虽然TensorFlow.js的愿景是机器学习无处不在，即使是在手机、嵌入式设备上，只要运行有浏览器，都可以训练人工智能模型，但是考虑到手机、嵌入式设备有限的计算能力（虽然手机性能不断飞跃），复杂的人工智能模型还是交给更为强大的服务器来训练比较合适...这个问题其实和TensorFlow Lite类似，我们可以在服务器端训练，在手机上使用训练出的模型进行推导，通常推导并不需要那么强大的计算能力。...有两种使用MobileNets模型的方案： 直接调用MobileNets模型的JS封装库 自己编写代码加载json格式的MobileNets模型 直接调用MobileNets模型的JS封装库 JS...这个示例写的比较简单，从浏览器控制台输出log，显示结果，在chrome浏览器中可以打开开发者工具查看： 加载json格式的MobileNets模型 使用封装好的JS对象确实方便，但使用自己训练的模型时
该开源库现在包含了 PyTorch 实现、预训练模型权重、运行脚本和以下模型的转换工具： 1、谷歌的 BERT 论文：“BERT: Pre-training of Deep Bidirectional...27个预训练模型 项目中提供了27个预训练模型，下面是这些模型的完整列表，以及每个模型的简短介绍。...注意，这里要使用分布式训练和16- bits 训练，你需要安装NVIDIA的apex扩展。...SQUAD上的令牌级分类器； SWAG分类语料库中的序列级多选分类器； 另一个目标语料库上的BERT语言模型。...我们这里仅展示GLUE的结果： ? 这里是使用uncased BERT基础模型在GLUE基准测试开发集上得到的结果。所有实验均在批量大小为32的P100 GPU上运行。
AI/ML/NLP教师和教育者 降低计算成本 研究人员可以共享训练好的模型，而不必总是再训练 从业人员可以减少计算时间和生产成本 具有30多种预训练模型的10种架构，其中一些采用100多种语言 为模型生命周期的每个部分选择合适的框架...如何安装套件 模型架构 体系结构(带预训练权重) 在线演示 试用文本生成功能 用法 分词和模型使用：Bert和GPT-2 TF2.0和PyTorch 用10行代码训练TF2.0模型，并将其加载到PyTorch...中 管道 使用管道：使用管道进行分词和微调 微调与使用脚本 使用提供的脚本：GLUE，SQuAD和文本生成 分享你的模型 上传和与社区共享你的微调模型 从pytorch-transformers到 transformers...在将来的某个时候，你将能够从预训练或微调模型无缝过渡到在CoreML中进行生产，或者在CoreML中对模型或应用进行原型设计，然后从TensorFlow 2.0和研究其超参数或体系结构!...每个模型架构的详细示例(Bert、GPT、GPT-2、Transformer-XL、XLNet和XLM)可以在完整文档中找到 (https://huggingface.co/transformers/)
新智元报道 来源：GitHub 编辑：元子 【新智元导读】只需一个API，直接调用BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM等6大框架，包含了27个预训练模型...只需一个API，直接调用BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM等6大框架，包含了27个预训练模型。 简单易用，功能强大。...项目中提供27个预训练模型，下面是这些模型的完整列表，以及每个模型的简短介绍。 ?...BERT-base和BERT-large分别是110M和340M参数模型，并且很难在单个GPU上使用推荐的批量大小对其进行微调，来获得良好的性能（在大多数情况下批量大小为32）。...注意，这里要使用分布式训练和16- bits 训练，你需要安装NVIDIA的apex扩展。
好久没有写博客了，其实前些日子是写了几个模板的，主要有些东西不能写，有些东西太麻烦。发现有好多朋友对一些转换器使用不是很清楚，不会熟练的使用它，于是就决定用转换器来水一篇幅文章吧。...SurfaceDraper是一个很好用的转换器，官方给的解释是：输入点和隔断线构造 Delaunay 三角剖分。输入的悬垂特征将叠加到表面模型上，并作为悬垂特征输出 。...这个说法太晦涩了，我个人喜欢理解为，将三维空间上的一个面投影到另外一个面上面。具体使用场景，非常丰富。...图片具体模板非常简单：图片三、模型压平同样的道理，我也可以对倾斜摄影模型进行压平处理，将下图的模型：图片压平到下面这种情况：图片这个模型是具有地形起伏的，只是将植被和建筑全部压平了而已，并且能完美的保持原有纹理不变...唯一需要注意的是，对应模型的压平，需要先将模型打散成三角面，才能进行压平处理。
让我们使用GPT-2构建我们自己的完形填空模型，我们试着预测句子中的下一个单词: what is the fastest car in the _ 我选择这个例子是因为这是谷歌的文本补全给出的第一个例子...XLNet XLNet将来自Transformer-XL(最先进的自回归模型)的思想运用到预训练中。从经验上看，XLNet在20个任务上的表现都比BERT好，而且通常是占据很大的优势。...为BERT训练一个遮蔽语言模型(Masked Language Model) BERT框架是来自谷歌AI的一种新的语言表征模型，它使用预训练和微调来为各种任务创建最先进的NLP模型。...然而，对于许多基于Transformer的架构来说，它是训练过程中非常重要的一部分。这是因为它允许模型中的双向训练——这在以前是不可能的。 恭喜你，因为你刚刚实现了你的第一个遮蔽语言模型!...总结 在本文中，我们使用PyTorch-Transformers实现并探索了各种最先进的NLP模型，如BERT、GPT-2、Transformer-XL和XLNet。
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