Huggingface的介绍，使用（CSDN最强Huggingface入门手册）
Huggingface的介绍，使用（CSDN最强Huggingface入门手册）
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1.Huggingface的简介
Huggingface即是网站名也是其公司名，随着transformer浪潮，Huggingface逐步收纳了众多最前沿的模型和数据集等有趣的工作，与transformers库结合，可以快速使用学习这些模型。目前提到NLP必然绕不开Huggingface。
2.Huggingface的具体介绍
进入Huggingface网站,如下图所示。
其主要包含：
- Models（模型），包括各种处理CV和NLP等任务的模型，上面模型都是可以免费获得
- Datasets（数据集），包括很多数据集
- Spaces（分享空间），包括社区空间下最新的一些有意思的分享，可以理解为huggingface朋友圈
- Docs（文档，各种模型算法文档），包括各种模型算法等说明使用文档
- Solutions（解决方案，体验等），包括others
- Pricing（dddd） ，懂的都懂
3.Huggingface的Models
点开Models。可以看到下图的任务，再点开+23 Tasks。
可以看到下图所有的任务。
其中，主要包括计算机视觉、自然语言处理、语音处理、多模态、表格处理、强化学习。
展开介绍：
Computer Vision（计算机视觉任务）：包括lmage Classification（图像分类），lmage Segmentation（图像分割）、zero-Shot lmage Classification（零样本图像分类）、lmage-to-Image（图像到图像的任务）、Unconditional lmage Generation（无条件图像生成）、Object Detection(目标检测)、Video Classification（视频分类）、Depth Estimation(深度估计，估计拍摄者距离图像各处的距离)
Natural Language Processing（自然语言处理）：包括Translation（机器翻译）、Fill-Mask(填充掩码，预测句子中被遮掩的词)、Token Classification（词分类）、Sentence Similarity（句子相似度）、Question Answering（问答系统），Summarization（总结，缩句）、Zero-Shot Classification (零样本分类)、Text Classification（文本分类）、Text2Text（文本到文本的生成）、Text Generation（文本生成）、Conversational（聊天）、Table Question Answer（表问答，1.预测表格中被遮掩单词2.数字推理，判断句子是否被表格数据支持）
Audio（语音）：Automatic Speech Recognition（语音识别）、Audio Classification（语音分类）、Text-to-Speech（文本到语音的生成）、Audio-to-Audio（语音到语音的生成）、Voice Activity Detection（声音检测、检测识别出需要的声音部分）
Multimodal（多模态）：Feature Extraction（特征提取）、Text-to-Image（文本到图像）、Visual Question Answering（视觉问答）、Image2Text（图像到文本）、Document Question Answering（文档问答）
Tabular（表格）：Tabular Classification（表分类）、Tabular Regression（表回归）
Reinforcement Learning（强化学习）：Reinforcement Learning（强化学习）、Robotics（机器人）
API地址（可以自己对着学，博客这里就只是给出些简单介绍）
模型的使用
一般来说，页面上会给出模型的介绍。例如，我们打开其中一个fill-mask任务下下载最多的模型bert-base-uncased。
可以看到模型描述：
使用方法-1
需要提前安装transformers库，可以直接pip install transformers安装。还有Pytorch或TensorFlow库，读者自行下载。
下载完后可以使用pipeline直接简单的使用这些模型。第一次执行时pipeline会加载模型，模型会自动下载到本地，可以直接用。第一个参数是任务类型，第二个是具体模型名字。
from transformers import pipeline
unmasker = pipeline('fill-mask', model='bert-base-uncased')
unmasker("Hello I'm a [MASK] model.")
模型下载在本地的地址：
C:\Users\【自己的用户名】\.cache\huggingface\hub
当然，不同模型使用方法略有区别，直接通过页面学习或文档学习最好。
可以自定义加载输入分词器:使用AutoTokenizer
from transformers import AutoTokenizer
#下面这种方式可以自动加载bert-base-uncased中使用的分词器
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
可以自定义加载模型结构:使用AutoModel
不包括输入分词器和输出部分！！！
from transformers import AutoModel
#下面这种方式可以自动加载bert-base-uncased中使用的模型，没有最后的全连接输出层和softmax
model=AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
可以自定义加载模型和输出部分:使用AutoModelForSequenceClassification等
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
#下面这种方式可以自动加载bert-base-uncased中使用的模型（包括了输出部分），有最后的全连接输出层
model=AutoModel.AutoModelForSequenceClassification("bert-base-uncased")
模型保存
model.save_pretrained("./")#保持到当前目录
1个简单流程例子
input=['The first sentence!','The second sentence!']
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")#https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english
input=tokenizer(input, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')#padding='max_length'
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
model=AutoModel.AutoModelForSequenceClassification("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
print(model)
output=model(**input)
print(output.logits.shape)
import torch
predictions=torch.nn.functional.softmax(output.logits, dim=1)
print(predictions)
print(model.config.id2label)
使用方法-2
下面以ChatGLM2-6B为例（见上图），先在github上git下ChatGLM2-6B除模型外的相关文件
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git
cd ChatGLM2-6B
再安装好相关依赖
pip install -r requirements.txt
接下来可以类似刚才的方法一直接执行下面代码，会在网上自动下载模型文件
>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')
>>> model = model.eval()
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
>>> print(response)
你好!我是人工智能助手 ChatGLM2-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "晚上睡不着应该怎么办", history=history)
>>> print(response)
晚上睡不着可能会让你感到焦虑或不舒服,但以下是一些可以帮助你入睡的方法:
1. 制定规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表可以帮助你建立健康的睡眠习惯,使你更容易入睡。尽量在每天的相同时间上床,并在同一时间起床。
2. 创造一个舒适的睡眠环境:确保睡眠环境舒适,安静,黑暗且温度适宜。可以使用舒适的床上用品,并保持房间通风。
3. 放松身心:在睡前做些放松的活动,例如泡个热水澡,听些轻柔的音乐,阅读一些有趣的书籍等,有助于缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。
4. 避免饮用含有咖啡因的饮料:咖啡因是一种刺激性物质,会影响你的睡眠质量。尽量避免在睡前饮用含有咖啡因的饮料,例如咖啡,茶和可乐。
5. 避免在床上做与睡眠无关的事情:在床上做些与睡眠无关的事情,例如看电影,玩游戏或工作等,可能会干扰你的睡眠。
6. 尝试呼吸技巧:深呼吸是一种放松技巧,可以帮助你缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。试着慢慢吸气,保持几秒钟,然后缓慢呼气。
如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。
也可以方法二，找到huggingface上ChatGLM2-6B模型地址，直接git
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
然后打开刚才的ChatGLM2-6B里的web_demo.py，修改里面的模型和AutoTokenizer目录，为刚才git模型的目录，例如我在ChatGLM2-6B里新建了一个model，在model目录下git模型的，所以我的目录修改为下图
最后，在终端直接执行下面代码
python web_demo.py
点击下图链接，即可使用ChatGLM2-6B
4.Huggingface的dataset
可以看到有如下任务的数据集。读者可自行打开学习
例如，我们打开Text Classification 任务的glue数据集
可以看到下图，里面会有数据集的介绍、相关信息和下载方式，读者自行查看。
加粗样式
导入数据集方法（提前pip install datasets）
from datasets import load_dataset
datasets=load_dataset("glue","mrpc")#glue下还有其他数据集
print(datasets)
train_data=datasets['train']
print(train_data[0])
有了数据后训练模型方法
#下面给出bert-base-uncased的例子，实现对两个句子的相似度计算
#导入tokenizer
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")#https://huggingface.co/bert-base-uncased
#input=tokenizer('The first sentence!','The second sentence!')#测试
#print(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input["input_id"]))
#实际使用tokenizer的方法，得到tokenizer_data
def tokenize_function(example):
return tokenizer(example["sentence1"],example["sentence2"],truncation=True)
from datasets import load_dataset
datasets=load_dataset("glue","mrpc")
tokenizer_data=datasets.map(tokenize_function,batched=True)
print(tokenizer_data)
#训练参数
from transformers import TrainingArguments
training_arg=TrainingArguments("test-trainer")#训练参数，可以自己去改，参数意思参考https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/trainer#transformers.TrainingArguments
print(training_arg)#看下默认值
#导入模型
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
model=AutoModelForSequenceClassification.from_pre_trained("bert-base-uncased",num_labels=2)#num_labels自己定义了，所以不会导入输出层
#导入数据处理的一个东西DataCollatorWithPadding，变成一个一个batch
from transformers import DataCollatorWithPadding
data_collator=DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)
#导入训练器，进行训练,API : https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/trainer#transformers.Trainer
from transformers import Trainer
trainer=Trainer(model,training_arg,train_dataset=tokenizer_data["train"],eval_dataset=tokenizer_data["validation"],data_collator=data_collator,tokenizer=tokenizer)
trainer.train()
5.Huggingface的spaces
点开如下图所示。里面有些近些天有趣的东西火热的apps。
比如，我看到一个有趣的扩散模型的app。。打开后发现其可以实现许多多模态之间的转换。
6.总结
类似Github，Huggingface里面有好多好东西。一起来玩下下！