model page提供了关于如何使用模型的以下代码片段: from transformers import M2M100ForConditionalGeneration, M2M100Tokenizer它还提供了如何在亚马逊网络服务SageMaker中部署和使用它的代码片段: from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel
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我正在尝试使用text2text (翻译)模型来运行sagemaker。因此,如果单击deploy,然后单击sagemaker,就会发现一些样板代码运行良好,但我似乎无法找到如何传递参数src_lang="en", tgt_lang="fr",就像使用管道或变压器时一样。predictor.predict({
'inputs': "The answer to the universe is&q
当我想使用huggingface的预训练模型进行多语言实验时,参数decoder_start_token_id和forced_bos_token_id的含义让我感到困惑。我找到类似这样的代码:
# While generating the target text set the decoder_start_token_id to the target language# To force the target language id as the fi
我正在尝试使用huggingface的模型来实现一个QA系统。我不理解的一件事是,当我没有具体说明我正在使用哪个预先训练好的模型进行问答时,这个模型是随机选择的吗?,
'context': 'Pipeline have been included in the huggingface/transformers repository&