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Huggingface:导出transformers模型到onnx

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。

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HuggingFace Transformers 库深度应用指南

引言在现代自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace Transformers 库已经成为了不可或缺的基础工具。...1.2 主要组件介绍HuggingFace Transformers 是一个模块化库，其核心组件包括：AutoTokenizer：用于文本的分词和编码；AutoModel：加载预训练模型的基础类；Trainer...通过 AutoTokenizer 和 AutoModel，我们可以快速加载 HuggingFace 提供的预训练模型和分词器，并完成简单的推理任务，代码如下：from transformers import...以下是一些常见的优化技巧：模型加载优化: HuggingFace 提供了一些优化参数，可以在加载模型时减少内存占用并加速推理，代码如下：from transformers import AutoModelimport...Transformers 的核心功能和使用方法，并逐步拓展到实际工程中的优化和部署技巧，希望可以让各位读者能够更加熟练地使用 HuggingFace Transformers，开发出更高效、更智能的NLP

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huggingface transformers实战系列-06_文本摘要

2 [PAD, Transformers] are 3 [PAD, Transformers, are] awesome 4 [PAD, Transformers, are, awesome] for...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="\nhuggingface.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

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huggingface transformers实战系列-05_文本生成

are the most (8.54%) only (4.96%) best (4.65%) Transformers (4.37%) ultimate (2.16%) 1 Transformers...are the most popular toy (10.62%) toys (7.23%) Transformers (6.60%) of (5.46%) and (3.76%) 3 Transformers...》：https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/ https://huggingface.co.../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

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使用 HuggingFace Transformers创建自己的搜索引擎

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。...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。...MediumWineRecommend2 作者：Eric Kleppen 原文地址：https://towardsdatascience.com/the-auto-sommelier-how-to-implement-huggingface-transformers-and-build-a-search-engine

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BERT原理解读及HuggingFace Transformers微调入门

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。预训练 BERT在一个较大的语料上进行预训练（Pre-train）。...图5 BERT中的Transformer Encoder HuggingFace Transformers 使用BERT和其他各类Transformer模型，绕不开HuggingFace(https:/.../huggingface.co/)提供的Transformers生态。...HuggingFace提供了各类BERT的API（transformers库）、训练好的模型（HuggingFace Hub）还有数据集（datasets）。...首次使用这个模型时，transformers 会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。

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Spring Boot接入HuggingFace Transformers通用大模型java代码示例

. --> com.huggingface transformersTransformers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

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Huggingface Transformers实现张量并行的小坑 setget_output_embeddings

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。

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Huggingface Transformers反序列化漏洞利用详解 CVE-2024-11392

Exploit for Deserialization of Untrusted Data in Huggingface Transformers CVE-2024-113922025-10-18 |

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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) huggingface的transformers在我写下本文时已有...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...import Trainer, TrainingArguments from transformers import pipeline from datasets import load_dataset...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/...huggingface_classification.ipynb

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聊聊HuggingFace Transformer

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。..."Head"部分：在HuggingFace Transformers架构中，"Head"部分指的是模型的顶层网络结构，用于微调（fine-tune）预训练的Transformer模型以适应特定的任务...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。...综上所述，HuggingFace Transformers库中的模型结构由三部分组成：Transformer网络负责编码输入数据，生成隐藏状态；隐藏状态是输入数据的中间表示，包含语义和上下文信息；"Head

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transformers示例

在新的虚拟环境中执行以下步骤： git clone https://github.com/huggingface/transformers cd transformers pip install . pip...我们的官方演示(https://transformer.huggingface.co)使用了类似的脚本，你可以在其中试用库中提供的各种模型。.../transformers/blob/master/examples/run_xnli.py)。.../transformers/blob/master/examples/mm-imdb/run_mmimdb.py)。.../transformers/examples.html

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在HuggingFace上fork repository

而且还需要处理一些莫名其妙的，莫须有的merge问题因此，我们介绍第二个方法：在HuggingFace的UI上做人工“分叉”第一步，先把你要fock的模型通过git命令拉到本地。...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

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AI新手村：Huggingface

from transformers import pipeline# 使用默认模型# pipe = pipeline("text-classification") # 指定特定的模型，模型可以通过...0.9576570987701416}, {'label': 'positive', 'score': 0.9572104811668396}]第一次运行上面程序的时候，模型会自动下载，默认路径是 /HOME/.cache/huggingface...requestsdef generate_embedding(text: str) -> list[float]: embedding_url = "https://api-inference.huggingface.co...from transformers import pipelineclassifier = pipeline(task = 'sentiment-analysis', model = "/Users/shaoyang.../.cache/huggingface/hub/sentiment_model/checkpoint-120")a = classifier(["从前从前有个人爱你很久，但偏偏风渐渐把距离吹得好远，好不容易又能再多爱一天

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大模型之 Huggingface 初体验

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...2.2 使用示例 https://huggingface.co/google/pegasus-newsroom/tree/main from transformers import AutoTokenizer...不过跟 huggingface 的描述相比，还有有个地方有些问题。...") >>> >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel >>> model = AutoModel.from_pretrained("

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剖析 https:huggingface.cospacesICGIICGI

从多组学角度识别与癌症因果相关的基因对于理解癌症机制和改进治疗策略至关重要。依赖广义相关性方法的传统统计和机器学习方法在识别癌症基因时，往往产生冗余、有偏的预测...

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huggingface镜像网站hf使用

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...方法三：使用 hfd hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 1....huggingface 工具链会获取HF_ENDPOINT环境变量来确定下载文件所用的网址，所以可以使用通过设置变量来解决。

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结合HuggingFace代码浅析Transformer

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。...Attention Transformers的精华就是Attention，接下来会结合论文和代码来介绍attention的基本概念和用法。 ?...这里我们结合Transformers这个包BertSelfAttention类的代码来具体讨论。首先定义三个矩阵 query, key, value。

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Sentence Transformers 教程！

Sentence Transformers专注于句子和文本嵌入，支持超过100种语言。...pip安装： pip install -U sentence-transformers conda安装： conda install -c conda-forge sentence-transformers...快速使用： from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6...Cross Encoder (又名 reranker) 模型的用法与 Sentence Transformers 类似： from sentence_transformers.cross_encoder...相似度得分最高的文本对在语义上最相似 from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer

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nlp-with-transformers系列-03_剖析transformers模型

以这种方式产生的嵌入被称为语境化嵌入，并且早于ELMo等语言模型中Transformers的发明。语言模型中的Transformers，如ELMo。...注意，你需要点击左边的 "+"来激活注意力的可视化: from transformers import AutoTokenizer from bertviz.transformers_neuron_view...添加一个分类头 Transformers模型通常分为一个独立于任务的主体和一个特定于任务的头部。我们将在第四章看Transformers的设计模式时再次遇到这种模式。...见识 Transformers 正如你在本章中所看到的，Transformers模型有三种主要架构：编码器、解码器和编码器-解码器。...在这一节中，我们将对每个类中最重要的Transformers模型进行简要介绍。让我们先来看看Transformers的家族树。

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Huggingface:导出transformers模型到onnx

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huggingface transformers实战系列-05_文本生成

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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)

聊聊HuggingFace Transformer

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在HuggingFace上fork repository

AI新手村：Huggingface

大模型之 Huggingface 初体验

剖析 https:huggingface.cospacesICGIICGI

huggingface镜像网站hf使用

结合HuggingFace代码浅析Transformer

Sentence Transformers 教程！

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