英特尔® Extension for Transformers[1]是英特尔推出的一个创新工具包,可基于英特尔® 架构平台,尤其是第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器(代号Sapphire Rapids[2],SPR)显著加速基于Transformer的大语言模型(Large Language Model,LLM)。其主要特性包括:
随着大语言模型 (Large Language Model, LLM) 的规模越来越大,在生产环境部署和使用这些模型来进行推理也变得越来越具挑战性。为应对这些挑战,无论硬件还是软件,都经历了多次创新。
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。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。
机器之心报道 编辑:张倩、蛋酱 通过 Transformers Agents,你可以控制 10 万多个 Hugging Face 模型完成各种多模态任务。 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。 3 月 23 号,OpenAI 宣布 ChatGPT 开始支持各类第三方插件,比如著名的理工科神器 Wolfram Alpha。借助该神器,原本鸡兔同笼都算不准的 ChatGPT 一跃成为理工科尖子生。Twitter 上许多人评论说
近日,腾讯正式宣布开源 Transformer 推理加速工具 TurboTransformers。该工具是面向自然语言处理领域中 Transformers 相关模型丰富的线上预测场景所提出的加速方案,已经在微信、腾讯云、QQ 看点等产品的线上服务中广泛应用,这是腾讯通过 GitHub 对外开源的第 100 个项目。
在过去的一年里,大型语言模型(llm)有了飞速的发展,在本文中,我们将探讨几种(量化)的方式,除此以外,还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。
HuggingFace是一个开源社区,提供了开源的AI研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。HuggingFace提出了一套可以依照的标准研发流程,按照该框架实施工程,能够在一定程度上规避开发混乱、开发人员水平不一致的问题,降低了项目实施的风险及项目和研发人员的耦合度,让后续的研发人员能够更容易地介入,即把HuggingFace的标准研发流程变成所有研发人员的公共知识,不需要额外地学习。
比如模型bert-base-case Int8估计占用413.18 MB内存,实际占用为413.68MB,相差0.5MB,误差仅有0.1%。
本文主要来自 https://rubikscode.net/2021/10/25/using-huggingface-transformers-with-ml-net/ ,根据自己的理解做了一些修改。ML.NET 集成的ONNX运行时,Hugginface提供了一种以ONNX格式导出Transformers的方法。 首先以 ONNX 文件格式导出 Hugginface Transformer , ML.NET 然后将其加载到 ONNX 运行时中。
不得不说,这个Huggingface很贴心,这里的warning写的很清楚。这里我们使用的是带ForSequenceClassification这个Head的模型,但是我们的bert-baed-cased虽然它本身也有自身的Head,但跟我们这里的二分类任务不匹配,所以可以看到,它的Head被移除了,使用了一个随机初始化的ForSequenceClassificationHead。
Mixtral-8x7B是最好的开源llm之一。但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8 GB内存。而微调则需要更多的内存来存储状态和训练数据。比如说80gb RAM的H100 GPU是不够的。
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。
从这一集,我们就正式开始使用Transformer来训练模型了。今天的部分是关于数据集预处理。
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、语音、文档等任何多模态任务都能解决。 例如告诉ChatGPT“解释这张图像”,并扔给它一张海狸照片。ChatGPT就能调用图像解释器,输出“海狸正在水里游泳”: 随后,C
请在model_cards/文件夹下添加README.md到仓库中,其中model_cards/包括:模型描述,训练参数(数据集,预处理,超参数),评估结果,预期用途和限制等。
https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】ChatGPT调用众多开源AI模型,让HuggingFace给实现了。 前段时间,浙大微软团队提出的HuggingGPT在整个科技圈爆火。 这个大模型协作系统利用ChatGPT作为控制器,随意调用HuggingFace中的各种模型,以实现多模态任务。 让ChatGPT当「老板」,已经成为许多人看好的方向。 这不,该来的还是来了...... 全球最火的AI社区HuggingFace官方出品「Transformers Agent」,通过控制10万多个
谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第一。
Hugging Face是一个专注于自然语言处理(NLP)的开源平台,它旨在让NLP变得更加易用和普及。Hugging Face推出了多个库,例如Transformers,Datasets,Tokenizers和Accelerate,它们分别提供了预训练的模型,大规模的数据集,高效的分词器和分布式训练的工具。Hugging Face还拥有一个活跃的社区,其中有数千名研究人员,开发者和爱好者共同交流和贡献NLP的最新进展。
「Huggingface🤗NLP笔记系列-第3集」最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍,惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程,于是决定记录一下学
transformer库是huggingface发布的1个框架,非常好用,很多外行看起来高大上的问题,用它都可以轻松解决,先来看1个小例子:
(Comparing-TF-and-PT-models.ipynb:https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/notebooks/Comparing-TF-and-PT-models.ipynb)
huggingface相关环境的安装和问题处理本篇暂不涉及,后续补充。这里以一个模型为例,完成从模型介绍到加载、运行的完整过程,作为我们熟悉huggingface的一个示例。
huggingface 相关环境的安装和问题处理本篇暂不涉及,后续补充。这里以一个模型为例,完成从模型介绍到加载、运行的完整过程,作为我们熟悉 huggingface 的一个示例。
xFormers 是一个加速 Transformer 研究的工具包,主要功能如下:
RWKV社区在Huggingface上放了rwkv-4-world和rwkv-5-world相关的一系列模型,见:https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-world & https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-5-world ,然而这些模型的格式是以PyTorch的格式进行保存的即*.pt文件,并没有将其转换为标准的Huggingface模型。后来了解到这里还有一个问题是RWKV的世界模型系列的tokenizer是自定义的,在Huggingface里面并没有与之对应的Tokenizer。没有标准的Huggingface模型就没办法使用TGI进行部署,也不利于模型的传播以及和其它模型一起做评测等等。
在自然语言处理领域,以 BERT 为代表的 Transformer 神经网络模型是近年来最重要的模型创新,为诸如阅读理解、文章摘要、语义分类、同义改写等 NLP 任务带了显著的效果提升。但 Transformer 在提高模型精度的同时,也引入了更多的计算量,这导致 Transformer 的线上 NLP 服务在部署方面面临着巨大挑战。
最近有学妹问我,我训了一个Transformer模型,但是预测好慢啊,有啥解决方案吗?
CodeShell是北京大学知识计算实验室联合四川天府银行AI团队研发的多语言代码大模型基座。它拥有70亿参数,经过对五千亿Tokens的训练,并具有8192的上下文窗口长度。CodeShell在权威的代码评估Benchmark(HumanEval与MBPP)上取得了同等规模最好的性能。这个项目为多语言代码处理和理解提供了有力的工具
PyTorch 2.0 官宣了一个重要特性 —— torch.compile,这一特性将 PyTorch 的性能推向了新的高度,并将 PyTorch 的部分内容从 C++ 移回 Python。torch.compile 是一个完全附加的(可选的)特性,因此 PyTorch 2.0 是 100% 向后兼容的。
自BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)[1]出现后,NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理,以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。
过去2个月,来自UC伯克利的研究人员给大语言模型们安排了一个擂台——Chatbot Arena。
前面都是使用的AutoModel,这是一个智能的wrapper,可以根据你给定的checkpoint名字,自动去寻找对应的网络结构,故名Auto。
虽然在提高模型模型精度上,Transformer发挥了不容小觑的作用,但与此同时,却引入了更大的计算量。
小兔子说,新年到了,她想要一张自画像,但是她自己又画不来,拜托博主用 GPT 帮她画一个;
随着 ChatGPT 的到来,大模型[1](Large Language Model,简称 LLM)成了新时代的 buzzword,各种 GPT 产品百花齐放。
不可否认,Transformer-based模型彻底改变了处理非结构化文本数据的游戏规则。截至2020年9月,在通用语言理解评估(General Language Understanding Evaluation,GLUE)基准测试中表现最好的模型全部都是BERT transformer-based 模型。如今,我们常常会遇到这样的情形:我们手中有了表格特征信息和非结构化文本数据,然后发现,如果将这些表格数据应用到模型中的话,可以进一步提高模型性能。因此,我们就着手构建了一个工具包,以方便后来的人可以轻松实现同样的操作。
Pipeline是Huggingface的一个基本工具,可以理解为一个端到端(end-to-end)的一键调用Transformer模型的工具。它具备了数据预处理、模型处理、模型输出后处理等步骤,可以直接输入原始数据,然后给出预测结果,十分方便。
刚刚, 抱抱脸(Hugging Face)团队,放出了transformers 2.0版本。
上一篇的初体验之后,本篇我们继续探索,将transformers模型导出到onnx。这里主要参考huggingface的官方文档:https://huggingface.co/docs/transformers/v4.20.1/en/serialization#exporting-a-model-to-onnx。
最近,专注于自然语言处理(NLP)的初创公司 HuggingFace 对其非常受欢迎的 Transformers 库进行了重大更新,从而为 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 两大深度学习框架提供了前所未有的兼容性。
在继续分享“干燥、有趣”的向量数据库实战[1]内容之前,我们来聊一篇简单有趣的内容:如何使用 Docker 和 HuggingFace 现成的模型,快速实现一个 NLP 文本情感分析应用,支持中英文内容的情感快速分析。
前言 自BERT出现以来,nlp领域已经进入了大模型的时代,大模型虽然效果好,但是毕竟不是人人都有着丰富的GPU资源,在训练时往往就捉襟见肘,出现显存out of memory的问题,或者训练时间非常非常的久,因此,这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上面的大模型。 这篇文章源自Vadim Irtlach大佬在kaggle的开源notebook,感谢原作者的分享,本nlp小白觉得受益良多,因此搬运到知乎分享给大家,已取得作者授权,大部分内容是照搬翻译过来的,小
这个项目是一个名为 Transformers 的开源机器学习项目,它提供了数千种预训练模型,用于在文本、视觉和音频等不同领域执行任务。该项目主要功能包括:
只需一个API,就能调用BERT、XLM等多种语言模型,逆天的GPT-2也一样轻松到碗里来,这样的模型库你是否期待?
在文件code02_训练模型全部流程.ipynb的cell-5代码的前面,创建一个新的cell,然后把下面的代码放到这个cell里面
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA,我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程,本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugs Face)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。
在之前对 ChatGLM 的搭建部署和测试使用过程中,我对 ChatGLM 和 Langchain 的能力有了初步了解。尽管这些工具已经具备了一定的通用性,但由于本地知识库的效果不理想,我仍然觉得需要为自己定制属于自己的模型和应用。因此,我决定学会基于 Langchain 和模型进行编程,从现在开始着重学习 Langchain 的基础知识和编码,为后续打造自己的贾维斯做知识储备。
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