概述 参见：聊聊HuggingFace 项目组件 一个完整的transformer模型主要包含三部分：Config、Tokenizer、Model。...说起来可能比较抽象，咨询ChatGPT后，其具体的解释如下： 在HuggingFace Transformers库中，Transformer模型由三个主要部分组成：Transformer网络、隐藏状态...HuggingFace库允许你从模型的输出中提取这些隐藏状态，以便进一步用于各种任务。...HuggingFace Transformers库提供了预先定义的模型架构和Head部分，使得在不同的NLP任务上进行微调变得更加简单和高效。...总结 如上概述了HuggingFace Transformer相关的项目组件及背景逻辑，比较基础，蛮重要的，这些相关的基础点都是通用的。在理解大模型与NLP上都是相辅相成。
这里介绍两个方法：通过git + git lfs工具进行分叉直接在HuggingFace的UI上做人工“分叉”这两个方法各有优缺点，先做快速介绍，再总结：通过git + git lfs工具进行分叉按照以下方式执行...git clone https://huggingface.co/${ORIGINAL_ORG}/${MODEL_NAME}第二步，在huggingface上，你要fork出来的新仓库上，把本地文件通过...upload的方式上传到仓库中图片无论文件多大，几乎都是瞬间上传图片原因在于，因为我们是"fork"，也就是将已经存在于HuggingFace的文件放到另一个地址。...HuggingFace首先通过hash判断这个文件已经存在了，然后就会跳过用户内容上传的过程，直接在其文件系统内部完成数据的拷贝。...因为HuggingFace上的model通常也就几个文件，文件的特性是大而少，人工操作不会太过复杂
一 背景 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。...2.1 介绍 模型介绍参见https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/pegasus，模型是在论文《PEGASUS: Pre-training...不过跟 huggingface 的描述相比，还有有个地方有些问题。...按照 huggingface 的文档描述，ssh-add 添加 id_ed25519 成功后，在终端执行 ssh -T git@hf.co 命令，应该能看到包含你用户名的提示信息。...五 后续 接下来，将继续验证 huggingface 转 onnx，和加载 onnx 并对外提供服务。
系列文章： 大模型之 Huggingface 初体验 一 摘要 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...transformers.onnx包的源码地址：https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/onnx，代码结构如下...You can find more information here: https://huggingface.co/docs/optimum/exporters/onnx/usage_guides/export_a_model...五 小结 本篇继续学习huggingface，尝试将模型导出为onnx并加载运行。后续将继续深入探索不同模型导出为onnx的方法。
BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)] 感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理，我们将沿此脉络前行，探索预训练语言模型的前沿技术，红框中为已介绍的文章，本期将结合HuggingFace...我在分享中会引用HuggingFace Transformers包中的代码，主要是BertAttention的相关代码，希望大家也能有所收获。
huggingface 和相关库 huggingface 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。...安装和上面一样 pip install diffusers["torch"] 或者 pip install diffusers pipeline pipeline 是diffusers 甚至huggingface...torch.Generator("cuda").manual_seed(0) image = pipeline(prompt, generator=generator).images[0] image 当然，huggingface
本期的内容是结合Huggingface的Transformers代码，来进一步了解下BERT的pytorch实现，欢迎大家留言讨论交流。 ?...官网链接在此 https://huggingface.co/ 。 但更令它广为人知的是Hugging Face专注于NLP技术，拥有大型的开源社区。...以下是repo的链接（https://github.com/huggingface/transformers） 这个库最初的名称是pytorch-pretrained-bert，它随着BERT一起应运而生...2019年6月Tensorflow2的beta版发布，Huggingface也闻风而动。.../bert/bert-large-uncased-config.json", "bert-base-cased": "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co
一 背景 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。...2.1 介绍 模型介绍参见https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/pegasus，模型是在论文《PEGASUS: Pre-training...不过跟huggingface的描述相比，还有有个地方有些问题。...按照huggingface的文档描述，ssh-add 添加id_ed25519成功后，在终端执行ssh -T git@hf.co 命令，应该能看到包含你用户名的提示信息。...五 后续 接下来，将继续验证huggingface转onnx，和加载onnx并对外提供服务。
本文将以HuggingFace为例，简单介绍如何在KubeGems上快速体验一个视觉问答的模型任务，以及一些实现背后的技术细节。...mlserver-huggingface mlserver_huggingface.HuggingFaceRuntime HuggingFace example MLServer HuggingFace...部署体验 我们经将HuggingFace的相关元数据存放在了KubeGems模型商店中，快速部署一个模型已经十分方便。...运行 HuggingFace 图片语义分割任务（Image Segmentation） 运行HuggingFace 视觉问答任务 （Visual Question Answering）...HuggingFace的一些协议，许可，策略等。
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
•除了 GitHub 之外，我们也可以选择直接从 Hugging Face 下载模型（只是可选版本不像上面那么多）：https://huggingface.co/TencentARC/GFPGANv1/
现在让我们确保我们已经登录到Hugging Face，这样我们就可以在训练后将模型推送到Hub: #hide_output from huggingface_hub import notebook_login...notebook_login() VBox(children=(HTML(value="\n<img src=https://huggingface.co/front/assets/...huggingface_logo-noborder.sv… 现在我们已经有了初始化训练器所需的一切，包括模型、标记器、训练参数和数据整理器，以及训练和评估集: # hide_output trainer...text2text-generation'}, 'dataset': {'name': 'samsum', 'type': 'samsum', 'args': 'samsum'}} 'https://huggingface.co...它很好地总结了讨论中所有的人都想一起写书，而不是简单地提取单句。例如，它将第三和第四句话综合成一个逻辑组合。
除了 GitHub 之外，我们也可以选择直接从 Hugging Face 下载模型（只是可选版本不像上面那么多）：https://huggingface.co/TencentARC/GFPGANv1/tree...创建时间: 2022年05月20日 统计字数: 10723字 阅读时间: 22分钟阅读 本文链接: https://soulteary.com/2022/05/20/use-docker-to-run-huggingface-models.html
https://www.itdog.cn/http/ 无法直接从 HuggingFace[1] 下载模型时，可借助 https://github.com/AlphaHinex/hf-models 仓库，...使用 GitHub Actions[2] 构建一个 Docker 镜像，在镜像中用 huggingface_hub[3] 下载好所需模型，再将镜像推送至 Docker Hub[4]，最后以下载镜像方式曲线下载模型...参考资料 [1] HuggingFace: https://huggingface.co/ [2] GitHub Actions: https://github.com/features/actions...[3] huggingface_hub: https://github.com/huggingface/huggingface_hub [4] Docker Hub: https://hub.docker.com.../docs/huggingface_hub/en/guides/download [11] 12 行: https://github.com/AlphaHinex/hf-models/blob/main
前言 随着大模型的发展，越来越多人员参与到大模型炼丹和实践中，但HuggingFace在国内无法方便访问，带来不少问题。...如果你可以访问国外网站等方式访问HuggingFace，那优先还是推荐 HuggingFace Hub。当前，前提是网络质量较好，能够满足需求。...方法二：huggingface-cli huggingface-cli 是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。 1....安装依赖 pip install -U huggingface_hubCopy 2....3.1 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2Copy 3.2 下载数据集 huggingface-cli
「HuggingfaceNLP笔记系列-第7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习的过程...官方教程网址：https://huggingface.co/course/chapter1 本期内容对应网址：https://huggingface.co/course/chapter3/3?...不得不说，这个Huggingface很贴心，这里的warning写的很清楚。.../transformers/master/main_classes/trainer.html https://huggingface.co/transformers/master/main_classes...= np.argmax(logits, axis=-1) return metric.compute(predictions=predictions, references=labels) 总结一下这个过程
Gkatzia[24]总结2005年到2014年间的常用的针对文本生成的评价方法，将其分为内在评价和外在评价方法。其中内在评价关注文本的正确性、流畅度和易理解性。...带n-gram惩罚的束搜索是一种很好的方法，可以在关注高概率的标记（用束搜索）和减少重复（用n-gram惩罚）之间找到一个平衡点，它通常用于总结或机器翻译等事实正确性很重要的应用中。...不出所料，选择的范围很广，我们将在下一章中遇到最常见的选择，在这一章中我们将看看如何训练和评估文本总结的模型。.../gpt2-xl https://huggingface.co/uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall 中文GPT2：https://github.com/Morizeyao...seq2seq文本生成的解码/采样策略 【学习笔记】浅谈文本生成中的采样方法 从不同解码策略看机器如何生成文本 https://colab.research.google.com/github/huggingface
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。...HuggingFace?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?。...HuggingFace是一个专注于自然语言处理的人工智能和深度学习平台，目标是普及人工智能技术。他们简化了应用和微调预先训练的语言模型。...通过像HuggingFace这样的框架来利用最先进的语言模型的强大力量，为像我这样的机器学习爱好者打开了一扇门，他们可以只用几行代码就构建出一些很棒的应用程序。
写在前面 本篇内容，作为后续内容的前置内容（工具），我们来聊聊如何将 HuggingFace 模型使用 Docker 封装为 AI 应用。...为了简单的解决这个问题，我将 HuggingFace 上的两个模型组合在了一起，用一个偷懒的办法，解决了“中文数据在英文模型”中使用的问题。...来将 HuggingFace 模型快速转变为 AI 应用，如果你对图像处理感兴趣，可以翻阅这两篇内容。...在 HuggingFace 的模型仓库里，基于这篇论文的实现足足有111个之多[9]，侧面说明其靠谱程度。...[14] google/mt5-base: https://huggingface.co/google/mt5-base [15] penpen/novel-zh-en: https://huggingface.co
幸运的是，HuggingFace DataSet 数据集的设计已经克服了这些限制，它通过将数据集视为内存映射文件(Memory-mapped file)来解决内存管理问题，并通过流(Streaming)...我们将使用一个巨大的825 GB语料库(称为Pile)来探索HuggingFace数据集的这些特性。 什么是Pile?...那么HuggingFace数据集是如何解决这个内存管理问题的呢？...HuggingFace Datasets 将每个数据集视为内存映射文件，它提供 RAM 和文件系统存储之间的映射，允许库访问和操作数据集的元素，而无需将其完全加载到内存中。...总结 总结来看，主要是通过内存映射与流处理来实现的大数据集加载，这也是业界比较常用的方案。
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