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
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/
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的名字出现，HuggingFace为NLP任务提供了维护了一系列开源库的应用和实现，虽然效率不是最高的...安装 这一步非常简单，我们将使用两个开源库。 pip install transformers datasets 数据集提供的方法 通过文档我们看到了一些主要方法。...使用数据集对象 这里的数据集并不是使用传统的 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的元数据。...数据集对象的查询的在语法上与使用 Pandas DataFrame 的操作非常相似。以下是一些可用于获取有关对象的更多信息的方法。...HuggingFace 提供的预训练模型对自己的数据集进行微调时，使用自定义数据集会非常方便。
OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。...两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。...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...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
LLM Runtime的简化架构图如下： △图1.英特尔® Extension for Transformers的LLM Runtime简化架构图 使用基于Transformer的API，在CPU上实现...下方提供了如何使用这一功能的示例代码： from transformers import AutoTokenizer, TextStreamer from intel_extension_for_transformers.transformers...效率低下：在解码阶段，基于Transformer的LLM会存储所有先前生成的token的键值状态(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缓存中保留的token数量，并使用后者来确定在已生成的token中要舍弃的数量。为了更好地平衡性能和准确性，系统默认在KV缓存中舍弃一半的最新token。
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，以轻松地增加我们的文本数据。...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的句子。Huggingface 的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 进行英语到德语的翻译，然后使用 Bert2Bert 模型进行德语到英语的翻译 ....，但使用了不同的词和不同的顺序！...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的字典来替换同义词，或者我们可以使用像 BERT 这样的预训练模型。这里我们再次使用“fill-mask”管道。
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，通用智能最清晰的框架是一个可以做人类在计算机前可以做的任何事情的系统。...目前，Adept的最新成果ACT-1还没有对外开放使用，但可以在官网排队了。...办公软件的操作demo，感觉，微软的office 365 copilot实现的功能只是ACT-1的子集。...有了AI作为助手，各领域的进展将被加速 使用ACT-1模型的AI助手，不仅是一个执行任务的工具，更是一种交互方式，在语音、语言的交互下，每个个体的能量都将被放大，正如Adept所认为的，AI与人不是替代与被替代的关系...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的进展，未来如何使用它来使我们与计算机的交互更加自然和高效将是一件有趣的事情。
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。...该模型也类似于典型的序列到序列模型。然而，它不是为响应提示而设计的。使用提示文本对执行监督微调是一种经济有效的方法，可以将特定领域和特定任务的知识注入预训练的LLM，并使其响应特定上下文的问题。...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。...具体来说就是将使用奖励模型来调整监督模型的输出，使其产生类似人类的反应。研究表明，在存在高质量偏好数据的情况下，经过RLHF的模型优于SFT模型。
，使用 TurboTransformers 也可以让你的推理引擎更加强劲。...它可以作为 huggingface/transformers 的推理加速插件，通过加入几行 python 代码获得的 BERT 模型的端对端加速效果。 ?...理论上，Transformers 推理延迟应该近似于矩阵乘法延迟。 框架层优化 TurboTransformers 采用了一个简单有效的内存管理方式。...特别的，考虑到 pytorch huggingface/transformers 是目前最流行的 transformers 训练方法，该项目支持直接读入 huggingface/transformers...用户可以在 huggingface/transformers 的 BERT 实现基础上增加几行 python 代码，就可获得端到端的加速效果。
例如，650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。就算我们使用云服务器，花费的开销也不是所有人都能够承担的。...但是，如果你只有较小内存的GPU，则必须使用较小的LLM。...pip install -q -U git+https://github.com/huggingface/transformers.git pip install -q -U git+https...它将使用分页实现更好的内存管理。没有它可能会出现内存不足错误。 在Google Colab上运行这个微调只需要5分钟。VRAM消耗的峰值是15gb。 它有用吗?让我们试试推理。...基于QLoRa推理 微调的QLoRa模型可以直接与标准的Transformers的推理一起使用，如下所示: text = "Ask not what your country" device = "
本篇文章聊聊如何使用 HuggingFace 的 Transformers 来量化 Meta AI 出品的 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 的 Transformers 对模型进行了量化，量化后的模型只需要 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 出品的 Transformers 就能够完成一切所需的工作，不需要引入其他的开源项目。...之所以设置为 nf4，是因为在 HuggingFace 的 QLoRA 大模型量化实践[8]中，使用 nf4 （NormalFloat）这种新的数据类型，能够在不牺牲性能的前提下，尽可能节省内存消耗。.../src/transformers/utils/quantization_config.py#L37 [8] HuggingFace 的 QLoRA 大模型量化实践: https://huggingface.co
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是非常有效的。 从上图中可以看到，只有水果部分被梨代替了。这是一个非常惊人的结果!...作者提供了整个DiffEdit过程的良好可视化表示。 这篇论文中，生成遮蔽掩码似乎是最重要的步骤，其他的部分是使用文本条件进行扩散过程的调节。...使用掩码对图像进行调节的方法与在“Hugging face”的In-Paint 实现的想法类似。...1、掩码创建:这是DiffEdit过程的第一步 对于第一步，论文中有更详细的解释，我们这里只看重点提到的部分- 使用不同的文本条件(参考文本和查询文本)对图像去噪，并从结果中取差异。...2、将掩码扩散的流程替换为inpaint的流程 在diffusers库中有一个叫做inpaint pipeline的特殊管道，所以我们可以使用它来执行掩码扩散。
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，一个实例所需的内存仍高达 352 GB！...然而，如果计算速度很慢，那么为大模型提供大内存的意义也不大。所幸，Gaudi®2 的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 的必要条件，而 Transformers 并不支持静态形状。因此，您需使用 Habana 团队编写的代码[28]来启用静态形状。...at main · huggingface /transformers-bloom-inference · GitHub [27]IncrediblyFast BLOOM Inference with
如下所示： 可以看出，HuggingFace提供的工具集基本囊括了标准流程中的各个步骤，使用HuggingFace工具集能够极大地简化代码复杂度，让研发人员能把更多的精力集中在具体的业务问题上...在Apache Arrow格式的支持下，以零拷贝读取处理大型数据集，没有任何内存限制，以实现最佳速度和效率。 Hugging Face Tokenizer是一个用于将文本转换为数字表示形式的库。...在Apache Arrow格式的支持下，以零拷贝读取处理大型数据集，没有任何内存限制，以实现最佳速度和效率。...这些分词器也用于Transformers。...Transformers支持PyTorch、TensorFlow和JAX之间的框架互操作性。
-- 使用与Transformers兼容的TensorFlow版本 --> 确保替换为最新版本的Transformers库和与其兼容的...例如，这里以加载预训练的BERT模型为例： import com.huggingface.transformers.BertConfig; import com.huggingface.transformers.BertForSequenceClassification...; import com.huggingface.transformers.BertTokenizer; import com.huggingface.transformers.PretrainedConfig...; import com.huggingface.transformers.PreTrainedModel; import com.huggingface.transformers.PreTrainedTokenizer...应用模型进行预测 在您的业务逻辑中，可以使用加载好的模型和tokenizer对输入文本进行处理和预测。
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。...和 HuggingGPT 理念类似，他们推出了一个新的 API——HuggingFace Transformers Agents。...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...简而言之，它在 transformers 之上提供了一个自然语言 API：首先定义一套策划的工具，并设计了一个智能体来解释自然语言和使用这些工具。...) 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
但是即使使用QLoRA，然需要32 GB的GPU内存来微调Mixtral-8x7B。 如果我们可以将Mixtral-8x7B量化到更低的精度呢?...我还讨论了如何优化微调超参数，以进一步减少内存消耗，同时保持良好的性能。对2位的Mixtral进行微调是很快的，并且可能产生比QLoRA更好的模型，同时使用的内存减少了两倍。...它只占用12.6 GB的内存。 首先安装AQLM和最新版本的PEFT、Transformers、Accelerate和TRL。...pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git pip install git+https://github.com/huggingface...总结 AQLM已经被PEFT和Transformers很好地支持。正如我们在本文中看到的，对AQLM模型进行微调既快速又节省内存。
这就是HuggingFace Space上的最新火起来工具——Model Memory Calculator，模型内存测量器，在网页端人人可体验。...要知道，跑大模型最头疼的问题莫过于：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，需要输入模型的名称。...目前支持搜索在HuggingFace Transformers库和TIMM库中的模型。 比如想要看GLM-6B的情况，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。 基础版的BERT还是对GPU相当友好滴 。...之前做过很多和Fast.ai框架有关的开源项目。 传送门： https://huggingface.co/spaces/hf-accelerate/model-memory-usage
/transformers （本文记录该工具的使用） 该工具使用文档： https://huggingface.co/transformers/ BERT部分使用文档： https://huggingface.co.../transformers/model_doc/bert.html#bertmodel 优化器部分使用文档： https://huggingface.co/transformers/main_classes.../optimizer_schedules.html 快速浏览版： https://github.com/huggingface/transformers#quick-tour 三、安装步骤 1....推荐使用虚拟环境 例如： （可以使用conda env list 查看已有虚拟环境） conda create -n transformers python=3.6 source activate transformers...（此步可省略）下到本地方便查看源码 git clone https://github.com/huggingface/transformers.git 四、使用方法 1.
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