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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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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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用上这个工具包,大模型推理性能加速达40倍

LLM Runtime简化架构图如下: △图1.英特尔® Extension for TransformersLLM Runtime简化架构图 使用基于TransformerAPI,在CPU上实现...下方提供了如何使用这一功能示例代码: from transformers import AutoTokenizer, TextStreamer from intel_extension_for_transformers.transformers...效率低下:在解码阶段,基于TransformerLLM会存储所有先前生成token键值状态(KV),从而导致内存使用过度,解码时延增加。...关于第二和第三个问题,我们将流式LLM(Steaming LLM)集成到英特尔® Extension for Transformers中,从而能显著优化内存使用并降低推理时延。...用户可使用前者来指定要在KV缓存中保留token数量,并使用后者来确定在已生成token中要舍弃数量。为了更好地平衡性能和准确性,系统默认在KV缓存中舍弃一半最新token。

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5分钟NLP:HuggingFace 内置数据集使用教程

对于NLP 爱好者来说HuggingFace肯定不会陌生,因为现在几乎一提到NLP就会有HuggingFace名字出现,HuggingFace为NLP任务提供了维护了一系列开源库应用和实现,虽然效率不是最高...安装 这一步非常简单,我们将使用两个开源库。 pip install transformers datasets 数据集提供方法 通过文档我们看到了一些主要方法。...使用数据集对象 这里数据集并不是使用传统 csv 或 excel 格式,而是使用对象形式,该对象以某种结构存储数据集元数据。...数据集对象查询在语法上与使用 Pandas DataFrame 操作非常相似。以下是一些可用于获取有关对象更多信息方法。...HuggingFace 提供预训练模型对自己数据集进行微调时,使用自定义数据集会非常方便。

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使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程完整教程

在本文中,我们将使用Huggingface来进行完整RLHF训练。 RLHF由以下阶段组成: 特定领域预训练:微调预训练型语言模型与因果语言建模目标的原始文本。...该模型也类似于典型序列到序列模型。然而,它不是为响应提示而设计使用提示文本对执行监督微调是一种经济有效方法,可以将特定领域和特定任务知识注入预训练LLM,并使其响应特定上下文问题。...下面是使用HuggingFace进行监督微调实现。这个步骤也被称为指令微调。 这一步结果是一个类似于聊天代理模型(LLM)。...奖励模型使用由人类注释专家标记偏好数据作为输入。下面是训练奖励模型代码。...具体来说就是将使用奖励模型来调整监督模型输出,使其产生类似人类反应。研究表明,在存在高质量偏好数据情况下,经过RLHF模型优于SFT模型。

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ACT-1:使用 Action Transformers 构建 AI 未来

这种新模型经过训练可以使用现有的所有软件工具、API 和 Web 应用程序,该公司认为,通用智能最清晰框架是一个可以做人类在计算机前可以做任何事情系统。...目前,Adept最新成果ACT-1还没有对外开放使用,但可以在官网排队了。...办公软件操作demo,感觉,微软office 365 copilot实现功能只是ACT-1子集。...有了AI作为助手,各领域进展将被加速 使用ACT-1模型AI助手,不仅是一个执行任务工具,更是一种交互方式,在语音、语言交互下,每个个体能量都将被放大,正如Adept所认为,AI与人不是替代与被替代关系...总的来说,Adept AI 推出 ACT-1 是人工智能和自动化领域令人兴奋进展,未来如何使用它来使我们与计算机交互更加自然和高效将是一件有趣事情。

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使用🤗Transformers进行NLP数据增广4种常用方法

在这篇文章中,我将介绍我们如何使用Transformers库和预训练模型,如BERT, GPT-2, T5等,以轻松地增加我们文本数据。...当我们为此使用 ML 模型时,它会生成与原始句子相同但单词不同句子。Huggingface 模型中心提供了各种预训练模型,例如 Google T5、Facebook NMT(神经机器翻译)等。...在下面的代码中,我使用 T5-base 进行英语到德语翻译,然后使用 Bert2Bert 模型进行德语到英语翻译 ....,但使用了不同词和不同顺序!...随机替换 在这种技术中,我们用一个新词替换一个随机词,我们可以使用预先构建字典来替换同义词,或者我们可以使用像 BERT 这样预训练模型。这里我们再次使用“fill-mask”管道。

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使用 Transformers 量化 Meta AI LLaMA2 中文版大模型

本篇文章聊聊如何使用 HuggingFace Transformers 来量化 Meta AI 出品 LLaMA2 大模型,让模型能够只使用 5GB 左右显存就能够运行。...为了能够让更多同学能够玩起来 LLaMA2 模型,我尝试使用HuggingFace Transformers 对模型进行了量化,量化后模型只需要 5GB 左右显存即可运行。...使用 Transformers 对 LLaMA2 进行量化 这里,我们只使用 HuggingFace 出品 Transformers 就能够完成一切所需工作,不需要引入其他开源项目。...之所以设置为 nf4,是因为在 HuggingFace QLoRA 大模型量化实践[8]中,使用 nf4 (NormalFloat)这种新数据类型,能够在不牺牲性能前提下,尽可能节省内存消耗。.../src/transformers/utils/quantization_config.py#L37 [8] HuggingFace QLoRA 大模型量化实践: https://huggingface.co

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推理1760亿参数BLOOMZ,性能时延仅3.7秒 | 最“in”大模型

无论是训练[7]还是推理[8]场景,这类大模型都对内存和速度提出了新挑战。 即便使用 16 位精度,一个实例所需内存仍高达 352 GB!...然而,如果计算速度很慢,那么为大模型提供大内存意义也不大。所幸,Gaudi®2 计算速度也非常出色。...为解决这一问题,本文使用了深度学习优化库 DeepSpeed[15]来实现多种内存和速度优化,进而加速模型推理并使模型与设备适配。...静态形状 (static shape) 是使用 CUDA Graph 必要条件,而 Transformers 并不支持静态形状。因此,您需使用 Habana 团队编写代码[28]来启用静态形状。...at main · huggingface /transformers-bloom-inference · GitHub [27]IncrediblyFast BLOOM Inference with

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大模型要占你多少内存?这个神器一键测量,误差低至0.5MB,免费可用

这就是HuggingFace Space上最新火起来‍工具——Model Memory Calculator,模型内存测量器,在网页端人人可体验。...要知道,跑大模型最头疼问题莫过于:GPU内存够吗? 现在能先预估一波、误差很小,让不少人大呼“Great”! 实际推理内存建议多加20% 使用第一步,需要输入模型名称。...目前支持搜索在HuggingFace Transformers库和TIMM库中模型。 比如想要看GLM-6B情况,可以输入“THUDM/chatglm-6b”。...我们找了几个大模型实测,可以看到当模型规模达到百亿参数后,内存要求被直线拉高。 基础版BERT还是对GPU相当友好滴 。...之前做过很多和Fast.ai框架有关开源项目。 传送门: https://huggingface.co/spaces/hf-accelerate/model-memory-usage

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让ChatGPT自选10万+AI模型,HuggingFace官方出品

全球最火AI社区HuggingFace官方出品「Transformers Agent」,通过控制10万多个AI,也能实现魔法。...Transformers Agents整体运作流程简单分为四步: 设定目标、提供工具、展示示例、下达任务。 智能体会使用链式思考推理来确定其任务,并用提供工具输出Python代码。...除此之外,HuggingFaceTransformers Agents中还集成了以下工具: - 文档问答:给定一个图像格式文档(PDF),回答文档问题(Donut)  - 文本问答:给定一个长文本和一个问题...官方给出了一个自定义工具和提示教程: https://huggingface.co/docs/transformers/en/custom_tools 代码生成 如上,已经展示了如何使用Transformers...参考资料: https://twitter.com/huggingface/status/1656334778407297027 https://huggingface.co/docs/transformers

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使用HuggingFace实现 DiffEdit论文掩码引导语义图像编辑

如果您想对实际图像进行轻微调整而不需要完全修改它,那么使用DiffEdit是非常有效。 从上图中可以看到,只有水果部分被梨代替了。这是一个非常惊人结果!...作者提供了整个DiffEdit过程良好可视化表示。 这篇论文中,生成遮蔽掩码似乎是最重要步骤,其他部分是使用文本条件进行扩散过程调节。...使用掩码对图像进行调节方法与在“Hugging face”In-Paint 实现想法类似。...1、掩码创建:这是DiffEdit过程第一步 对于第一步,论文中有更详细解释,我们这里只看重点提到部分- 使用不同文本条件(参考文本和查询文本)对图像去噪,并从结果中取差异。...2、将掩码扩散流程替换为inpaint流程 在diffusers库中有一个叫做inpaint pipeline特殊管道,所以我们可以使用它来执行掩码扩散。

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