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
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。
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
「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)
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。
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;
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。
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。
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?
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。
刚刚, 抱抱脸(Hugging Face)团队,放出了transformers 2.0版本。
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。
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。
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?
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。
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。
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。
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。
在Huggingface官方教程里提到,在使用pytorch的dataloader之前,我们需要做一些事情:
现在我们训练和预测基本都是批量化处理的,而前面展示的例子很多都是单条数据。单条数据跟多条数据有一些需要注意的地方。
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容,再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接,实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型,最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。
前段时间,Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整个开源社区,其架构与 GPT-4 非常相似,很多人将其形容为 GPT-4 的「缩小版」。
自然语言处理(NLP)是与理解人类语言相关的语言学和深度学习领域。NLP所处理的任务是理解讲话的上下文,而不仅仅是理解句子。
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,红色框为已介绍的文章。本期的内容是结合Huggingface的Transformers代码,
文本和图片生成向量的方式一般是通过已有的模型进行生成,在流行的模型托管平台上已有大量开源的Embedding模型,如国外的HuggingFace平台和国内的ModelScope平台。
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:
游戏设计师利用AI工具作画拿到一等奖:说的是美国的一位画师利用AI工具进行作画,并拿到了一等奖,从而惹来了大量的争议
有关包含社区上传模型的列表,请参阅https://huggingface.co/models
一个完整的transformer模型主要包含三部分:Config、Tokenizer、Model。
大家好,我是多多,最近在学习整理预训练模型和transformers。这是本系列的第3篇。文字和代码较多,建议点赞、在看、收藏食用。
机器之心报道 机器之心编辑部 据了解,这是首个关于 Transformers 的专题课程。 要说在世界大学公开课中哪些属于精品,斯坦福大学的 CS 课程可谓是榜上有名。这所世界名校先后免费公开了众多课程,有关于自然语言理解的、有关于机器学习的等等。 斯坦福大学的 CS 课程可以说是覆盖范围广,今天他们又上线了一门经典课程:《CS 25: Transformers United》,据了解这是首个关于 Transformers 的课程。 自 2017 年推出以来,Transformer 彻底改变了自然语言处理
因此,大家常会使用开源的预训练模型,然后根据下游任务数据来fine tuning。其中最出名的就是哈工大讯飞实验室推出的一系列中文PTMs[1],他们是用维基百科的中文语料来做的预训练。
ACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖,《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks》。这篇论文做了很多语言模型预训练的实验,系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。有几个主要结论:
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署,本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。只有可以对数据进行微调我们才可以将这种大模型进行符合我们数据集的定制化。
参考链接: 在Python中使用BERT Tokenizer和TensorFlow 2.0进行文本分类
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。
Transformer结构最初就是在大2017年名鼎鼎的《Attention Is All You Need》论文中提出的,最开始是用于机器翻译任务。
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
huggingface的官网,一般都是打不开的状态。首先,我们来介绍一个huggingface的镜像:
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