Hugging 第5页

如何下载Hugging Face 模型（pytorch_model.bin, config.json, vocab.txt）以及如何在local使用

首先找到这些文件的网址。以bert-base-uncase模型为例。进入到你的.../lib/python3.6/site-packages/transformers/里，可以看到三个文件configuration_bert.py，modeling_bert.py，tokenization_bert.py。这三个文件里分别包含BERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP={"

王椗·2023-01-18 12:31

Hugging（transformers）读取自定义 checkpoint、使用 Trainer 进行测试回归任务

需求说明训练过程在“HuggingFace(transformers)自定义图像数据集、使用DeiT模型、Trainer进行训练回归任务”中已经描述过。训练结束后，会生成如下的checkpoints文件：现在想用checkpoint-500中保存的模型进行预测，看它在测试集上的效果怎么样，即损失值是多少。需求解决关键代码调用Trainer的predict方法，参数传入测试集Dataset。关于pr

悄悄地努力·2023-01-18 01:15

从 GPT2 到 Stable Diffusion：Elixir 社区迎来了 Hugging Face

上周，Elixir社区向大家宣布，Elixir语言社区新增从GPT2到StableDiffusion的一系列神经网络模型。这些模型得以实现归功于刚刚发布的Bumblebee库。Bumblebee库是使用纯Elixir语言实现的HuggingFaceTransformers库。为了帮助大家使用开始这些模型，Livebook——用于Elixir语言的计算notebook平台团队创建了「智能单元」集合，

·2023-01-14 21:57

Hugging Face 提供的推理（Inference）解决方案

每天，开发人员和组织都在使用HuggingFace平台上托管的模型，将想法变成用作概念验证（proof-of-concept）的demo，再将demo变成生产级的应用。Transformer模型已成为广泛的机器学习（ML）应用的流行模型结构，包括自然语言处理、计算机视觉、语音等；扩散模型（Diffusers）也已成为text-to-image、image-to-image类生成模型的流行模型结构；

·2023-01-13 18:39

Hugging Face发布diffuser模型AI绘画库初尝鲜！

·2023-01-13 17:04

Hugging Face 现已支持使用 Docker 环境构建 Space 应用

Spaces是HuggingFace平台提供的一个重要功能之一，通过这个功能，你可以轻松在HuggingFace平台构建机器学习模型应用。Space应用使用git来管理代码，我们也为每个Space应用默认提供最高2核CPU和16GB的内存空间。今天我们希望向大家分享一个关于Space应用的更新，我们现在已经支持创建Space应用的时候使用Docker啦！你需要有一个HuggingFace账号，然后

·2023-01-13 16:22

大量远程职位、不限城市｜Hugging Face 2023 实习生招募，只等你来！

想参与到最酷的AI社区，共同构建未来吗？今天，我们为大家分享HuggingFace的2023年实习生招募计划，内含大量远程职位、不限城市，希望可以有国内的同学申请或转发，与你未来的HuggingFace导师们共同研究AI和机器学习中的前沿问题。我们欢迎不同背景的申请者，如果你可以提前了解我们的使命并跟我们一样为之感到兴奋和动力满满，那你就是「确认过眼神的人」！职位申请说明我们是一间「Distrib

·2023-01-12 17:45

Hugging Face Course-Diving in 抱抱脸 Datasets library

在这一章节我们将会探讨以下问题：WhatdoyoudowhenyourdatasetisnotontheHub?（如果你的数据集不在hub里怎么办）Howcanyousliceanddiceadataset?(AndwhatifyoureallyneedtousePandas?)（如何对数据去切片和切块）Whatdoyoudowhenyourdatasetishugeandwillmeltyour

爱睡觉的Raki·2023-01-11 14:05

抱抱脸（hugging face）教程-中文翻译-使用 AutoClass 加载预训练的实例

使用AutoClass加载预训练的实例由于有这么多不同的Transformer体系结构，为您的checkpoint创建一个Transformer体系结构是一项挑战。作为Transformerscore哲学的一部分，AutoClass可以从给定的checkout自动推断和加载正确的体系结构，从而使库容易、简单和灵活地使用。来自pretrainedmethod的他可以让你快速为任何架构装载一个预先训练

wwlsm_zql·2023-01-10 17:17

利用hugging face的Transformers实现文本分类

文本分类文本分类任务在实际工作中很常见，一般是多分类和多标签分类。多标签分类的内容参见博客https://blog.csdn.net/weixin_42223207/article/details/115036283。本文是以用huggingface的Transformers实现文本分类，采用的框架是tensorflow==2.4.0。本文的内容大致如下：数据处理模型模型训练模型预测数据处理采用B

xuanningmeng·2023-01-10 17:46

Tensorflow2调用hugging face

version：tensorflow==2.3.0,transformers==4.5.01.继承TFPretrainedModelclassTFMyBertModelPreTrained(TFBertPreTrainedModel):def__init__(self,config):super(TFMyBertModelPreTrained,self).__init__(config)self.

learn-to-live·2023-01-10 17:14

如何在Hugging Face 下载模型

不知道有没有人跟我一样，第一次通过huggerface下载模型，一时间找不到怎么下载。跟GitHub还是有一点点区别。首先进入网页，选择自己所需要的模型。我这边先选的时bert-base-chinese当时看自己界面，找不到下载按钮，愣住了。最后进入模型文件才看到下载按钮。按这两边都行其中对于部分文件，可以直接使用git下载。进入cmd，在指定目录下输入命令，直接会在指定的目录下新创建了文件夹！

夫子耶耶.·2023-01-10 17:44

使用Hugging Face Tensorflow做文本分类

我使用的版本是：Pythonversion:3.7.9pipinstalltensorFlow==2.5.0-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simplepipinstalltransformers==4.6.1-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple预训练模型(从HuggingFace下载)：distilbert-base

yecp1·2023-01-10 17:13

文本摘要，基于Pytorch和Hugging Face Transformers构建示例，有源码

文本摘要的常见问题和解决方法概述，以及使用HuggingFaceTransformers库构建基于新浪微博数据集的文本摘要示例。作者丨程旭源学习笔记1前言简介文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短文本。主流方法有两种类型，抽取式和生成式。常见问题：抽取式摘要的内容选择错误、语句连贯性差、灵活性差。生成式摘要受未登录词、词语重复等问题影响。文本摘要的分类有很多，比如单文档多文档摘要、多

写bug的程旭源·2023-01-10 10:27

文本摘要简述，基于Pytorch和Hugging Face Transformers构建示例

文本摘要的常见问题和解决方法概述，以及使用HuggingFaceTransformers库构建基于新浪微博数据集的文本摘要示例。作者丨程旭源学习笔记文章选自公众号：写bug的程旭源原文链接：文本摘要简述，基于Pytorch和HuggingFaceTransformers构建示例点击查看原文。文本摘要的常见问题和解决方法概述，以及使用HuggingFaceTransformers库构建基于新浪微博数

·2023-01-09 14:08

Hugging Face学习

huggingface学习了解案列基础中文文本分类任务中文文本填空中文关系推断了解Huggingface官网:link。Huggingface是一个开源社区，它提供给了先进的NLP模型，数据集以及其他的工具：数据集，数据集的下载地址；各种预训练模型。HuggingFaceTransformer是HuggingFace的最核心的项目,使用它可以做以下的事情：1.直接使用预训练模型进行推理2.提供了大

小小小方·2023-01-07 13:29

Hugging Face主页课程第三篇《Fine-tuning a pretrained model》

微调预训练模型文章目录微调预训练模型1.本章简介2.处理数据从Hub上下载dataset数据集预处理Dynamicpadding动态填充技术3.使用TrainerAPI微调模型训练Evaluation4.编写训练循环（不使用Trainer）ThetrainingloopTheevaluationloop使用Accelerate增强训练循环5.Fine-tuning总结：本文翻译自HuggingFa

神洛华·2023-01-05 05:30

Hugging face 的入门使用

安装开发环境除了安装基本的python安装环境外，在Anaconda中安装datasets和transformers包。或者在JupyterNotebook中直接运行!pipinstalldatasets!pipinstalltransformers从这两个包中导入一些必要的包fromdatasetsimportload_datasetfromtransformersimportAutoToken

SCHLAU_tono·2023-01-04 11:19

初识Hugging Face

1.NLP要解决的任务：1.处理文本数据，首先对文本数据进行分词操作(分词的方法可能会不同，中文常见的就是分词或者分字)2.分完的词还是字符的表示形式，计算机还不认识，最终我们希望把这些字符映射成实际的特征（向量）3.输入搞定好了之后，接下来就要构建模型（一般都用预训练模型，例如BERT,GPT系列等）4.怎么去完成我们自己的任务呢，基本上就是在预训练模型的基础上进行微调（训练自己数据的过程）im

在下小李～·2022-12-28 14:34

Hugging Face 的 Transformers 库快速入门（二）模型与分词器

注：本系列教程仅供学习使用,由原作者授权,均转载自小昇的博客。文章目录前言模型加载模型保存模型分词器分词策略加载与保存分词器编码与解码文本处理多段文本Padding操作Attentionmasks直接使用分词器编码句子对前言在上一篇文章《开箱即用的pipelines》中，我们通过Transformers库提供的pipeline函数展示了Transformers库能够完成哪些NLP任务，以及这些pi

liu_chengwei·2022-12-20 15:22

Hugging Face官宣1亿美元C轮融资，估值20亿美元

对于机器学习领域的开发者而言，上图中的笑脸应该不陌生了。这是AI社区HuggingFace的标志之一。这家成立于2016年的公司，随着机器学习的发展而进入越来越多人的视野之中，也被许多人视为是“机器学习的GitHub”。今天HuggingFace宣布，其在短短一周内筹集到1亿美元的新资金，新一轮融资由LuxCapital领投。根据外媒报道，HuggingFace的估值达到了20亿美元。从NLP到整

数据实战派·2022-12-14 20:40

Hugging Face 最新工作详解，研究负责人 Douwe Kiela 提出新型多模态任务评测基准...

导读：随着DALLE、CLIP等里程碑式工作的横空出世，「视觉-语言」多模态任务成为了目前人工智能领域最火热的话题之一。近日，HuggingFace研究负责人、斯坦福大学兼职教DouweKiela针对当前「视觉-语言」预训练任务存在的评测任务瓶颈展开了讨论，介绍了其团队在NeurIPS、CVPR等顶级会议上提出的新型多模态评测任务「HatefulMemes」、「AdVQA」、「Minoground

智源社区·2022-12-14 20:39

DolphinScheduler 快速构建 Hugging Face 文本分类工作流，基于工作流的机器学习训练部署太强了！...

点亮⭐️Star·照亮开源之路https://github.com/apache/dolphinscheduler01.摘要HuggingFacetransformers是一个用于构建、训练和部署最先进的NLP模型的开源项目。本文介绍如何基于DolphinScheduler和HuggingFacetransformers来构建可复用的高效文本分类的工作流，并使用MLflow管理实验和模型。最终产物

DolphinScheduler社区·2022-12-14 20:09

使用 Docker 和 HuggingFace 实现 NLP 文本情感分析应用

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Hugging

soulteary·2022-12-14 09:31

抱抱脸（hugging face）教程-中文翻译-分享一个模型

分享一个模型最后两个教程展示了如何使用PyTorch、Keras和Accelerate优化分布式设置的模型。下一步就是把你的模型公之于众！我们相信公开分享知识和资源，使人工智能大众化。我们鼓励你考虑与社区分享你的模式，以帮助其他人节省时间和资源。在本教程中，您将学习在ModelHub上共享经过训练或调优的模型的两种方法:以编程方式将文件推送到Hub。通过web界面将文件拖放到Hub。要与社区共享一

wwlsm_zql·2022-12-12 22:43

陈丹琦带队全员女将发新论文！提出AI消除性别偏见新方法，适用于任何模型 | EMNLP 2022...

在Hugging

QbitAl·2022-12-10 11:48

抱抱脸（hugging face）教程-中文翻译-对预先训练过的模特进行微调

对预先训练过的模特进行微调使用预先训练过的模型有很大的好处。它降低了计算成本，你的碳足印，并允许你使用最先进的模型，而不必从头开始训练一个。Transformer提供了数以千计的预先训练的模型，广泛的任务。当你使用一个预先训练好的模型时，你会在一个特定于你任务的数据集上训练它。他的作品被称为微调，一种非常强大的训练技巧。在本教程中，您将使用自己选择的深度学习框架对一个预先训练好的模型进行微调:微调

wwlsm_zql·2022-12-10 01:06

抱抱脸（hugging face）教程-中文翻译-文本分类

文本分类文本分类是一个常见的自然语言处理任务，它为文本分配一个标签或类。有许多实际应用的文本分类广泛应用于生产的一些今天的最大的公司。最流行的文本分类形式之一是情感分析，它为一系列文本分配一个标签，如正面、负面或中性。本指南将向您展示如何对IMDb数据集上的DistilBERT进行微调，以确定电影评论是正面的还是负面的。有关其他形式的文本分类及其相关模型、数据集和度量的更多信息，请参见文本分类任务

wwlsm_zql·2022-12-10 01:06

Hugging Face的BERT模型进行文本嵌入内存爆炸的解决方法

huggingface中很多预训练好的transformer模型，可以直接下载使用，节省大量时间与算力。昨天使用BERT模型进行文本嵌入。其实很简单，核心代码就几行（text是文本，batch_size是500，总共三万条文本，只取每条文本的[CLS]作文本的整体表示）：encoded_input=tokenizer(text[start*500:min(start*500+500,len(tex

sanananana·2022-12-10 01:34

Hugging Face教程 - 1、transformers模型库

参考Introduction-HuggingFaceCourse参考HuggingFace教程-1、transformers模型库-知乎(zhihu.com)，建议大家直接去看这篇。本文是参照这一篇将自己想要学习的地方记录下来了。HuggingFace主要内容目录HuggingFace主要内容Transformer模型架构编码器模型解码器模型序列到序列模型架构和检查点1到4章介绍Transform

是妖怪啊·2022-12-10 01:01

使用Hugging Face管道轻松应用NLP预训练模型

RobinvanMerle编译|VK来源|TowardsDataScience原文链接：https://towardsdatascience.com/effortless-nlp-using-pre-trained-hugging-face-pipelines-with-just

javastart·2022-12-10 01:30

基于Hugging Face的transformers包的微调模型训练

transformersAPI参考链接：https://huggingface.co/docs/transformers/v4.21.2/en/trainingtrain.pyfromdatasetsimportload_datasetfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoConfigfromtransformersimportDataCollatorWi

morein2008·2022-12-10 01:00

4.0 基于Hugging Face -Transformers的预训练模型微调.md

本文参考资料是HuggingFace主页Resources下的课程,节选部分内容并注释（加粗斜体），也加了Trainer和args的主要参数介绍。感兴趣的同学可以去查看原文。本章节主要内容包含两部分内容：pipeline工具演示NLP任务处理构建Trainer微调模型目录1.简介Transformers的历史Architectures和checkpointsTheInferenceAPI2.用pi

gbchen99·2022-12-10 01:58

hugging face模型微调（1）新闻文本分类

本文借鉴：[1]https://blog.csdn.net/sinat_28931055/article/details/119560054[2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/5372718871、huggingface介绍huggingface总部位于纽约，是一家专注于自然语言处理、人工智能和分布式系统的创业公司。他们所提供的聊天机器人技术一直颇受欢迎，但更出名的是他

可乐加冰呀·2022-12-10 01:27

Hugging face 模型微调系列2—— 实战transfomers实体识别finetun

前言上一篇文章中（Huggingface模型微调系列1——实战transfomers文本分类finetune），我们学会如何利用huggingface中的预训练模型训练一个文本分类的任务，接下来我们尝试利用huggingface的AutoModelForTokenClassification的api完成一个实体识别的任务。其中transfomers包的安装和huggingface的下载这一步，笔者

javastart·2022-12-09 23:18

Hugging Face主页课程第一篇《Transformer models》

HuggingFace主页课程第二篇《UsingTransformers》HuggingFace主页课程第三篇《Fine-tuningapretrainedmodel》HuggingFace主页课程部分解析文章目录Chapters1Transformermodels1.IntroductionWhattoexpect?Whoarewe?2.NLP为什么它具有挑战性？Transformers,wha

神洛华·2022-12-03 07:35

Hugging Face Course-Introduction学习小记 (part1)

1.Transformermodels首先介绍了-whatisNLP？Classifyingwholesentences:Gettingthesentimentofareview,detectingifanemailisspam,determiningifasentenceisgrammaticallycorrectorwhethertwosentencesarelogicallyrelatedo

爱睡觉的Raki·2022-12-02 01:08

hugging-face Transformer tokenization_bert.py

tokenizationbert.py函数load_vocabwhitespace_tokenize类BasicTokenizer类(继承自Object)_tokenize_chinese_chars函数_is_chinese_char函数_run_strip_accents函数_is_punctuation函数_run_split_on_punc函数_is_control函数_is_whites

桃汽宝·2022-12-01 03:52

hugging face的预训练模型下载慢的问题（使用BertModel.from_pretrained()等下载慢）

下面步骤以手动下载代替代码自动下载预训练模型。在代码中用如下from_pretrained()函数下载bert等预训练模型时下载巨慢：fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel,BertConfigtokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')config=BertConfi

#苦行僧·2022-11-28 07:48

[译文]Faster and smaller quantized NLP with Hugging Face and ONNX Runtime

和ONNXRuntime更快更小得量化NLP模型原文地址https://medium.com/microsoftazure/faster-and-smaller-quantized-nlp-with-hugging-face-and-onnx-runtime-ec5525473bb7https

choose_c·2022-11-27 09:47

Hugging Face快速入门（重点讲解模型(Transformers)和数据集部分(Datasets)）

文章目录本文内容HuggingFace简介HuggingFace模型讲解Transforms简介Transformers安装使用Transformers进行推理查找HuggingFace模型使用HuggingFace模型迁移学习HuggingFace数据集讲解安装Datasets类库查找数据集加载数据集本文内容本文主要包括如下内容：HuggingFace是什么，提供了哪些内容HuggingFace

iioSnail·2022-11-24 13:55

抱抱脸（hugging face）教程-中文翻译-任务总结

任务总结任务摘要此页面显示了使用库时最常见的用例。可用的模型允许许多不同的配置，并且在用例中有很大的通用性。这里展示了最简单的方法，展示了问题回答、序列分类、命名实体识别等任务的用法。这些示例利用auto-models，这些类将根据给定的检查点实例化一个模型，并自动选择正确的模型体系结构。有关更多信息，请查看AutoModel文档。您可以随意修改代码，使其更加具体，并根据您的具体用例对其进行调整。

wwlsm_zql·2022-11-24 13:24

Hugging Face——MLM预训练掩码语言模型方法

对于许多涉及Transformer模型的NLP程序,我们可以简单地从HuggingFaceHub中获取一个预训练的模型,然后直接在你的数据上对其进行微调,以完成手头的任务。只要用于预训练的语料库与用于微调的语料库没有太大区别,迁移学习通常会产生很好的结果。但是,在某些情况下,你需要先微调数据上的语言模型,然后再训练特定于任务的head。这种在域内数据上微调预训练语言模型的过程通常称为领域适应。它于

Charon_HN·2022-11-24 12:43

【NLP】使用 PyTorch 通过 Hugging Face 使用 BERT 和 Transformers 进行情感分析

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2022-11-21 12:51

Hugging Face 模型下载方法一览。

huggingface可谓是深度学习里最重要的社区之一了。里面有无数个我们需要的模型和代码。近年来，知名的模型都会在huggingFace里先放一份代码和模型参数。我们要做的就是下载这些模型。以Bert为例。bert-base-chineseatmain这是bert的网址。截图可以看到有这些文件都是代码和模型权重，还有其他文件。如果想下载，点击图中的那个文件大小后的小小的下载箭头就可以下载对应文件

亮子李·2022-11-19 15:28

Hugging Face主页课程第二篇《 Using Transformers》

UsingTransformers文章目录UsingTransformers本章简介1.Transformers简介2.管道背后的故事tokenizer预处理Goingthroughthemodel高维向量Modelheads:Makingsenseoutofnumbers3.Models创建一个transformer不同的加载方式保存模型使用Transformer模型进行推理4.Tokenize

神洛华·2022-11-12 17:07

抱抱脸（hugging face）教程-中文翻译-模型概要

模型概要这是一个总结的模型可在Transformers。假设您熟悉最初的Transformers模型。或者温柔的介绍，看看有注释的Transformers。在我们关注模特之间的高度差异之前。你可以在他们各自的文件中，更详细地检查他们。查看ModelHub，在这里可以根据模型体系结构查看checkpoints。Eachoneofthemodelsinthelibraryfallsintooneoft

wwlsm_zql·2022-10-28 10:27

利用hugging face的Transformers实现多标签文本分类

多标签分类文本分类是自然语言处理的基本任务之一。大部分文本分类是多分类，即数据有多个标签。实际工作或者项目中会遇到多标签的文本。笔者利用huggingface的Transformers实现多标签文本分类。笔者的tensorflow版本为2.4.0，transformers的版本为4.2.0数据处理利用transformers中的BertTokenizer对数据进行Tokenizer。代码如下：de

xuanningmeng·2022-10-28 10:55

Hugging Face Transformers 模型下载地址（以Pytorch Bert为例）

下载地址可以在transformers库对应的../site-packages/transformers/中找到pytorch_model.bin,config.json,vocab.txt分别在configuration_bert.py，modeling_bert.py，tokenization_bert.py中关于如何找到库在本地的路径，可以查看另一篇博客https://blog.csdn.n

sdywtzymy·2022-10-28 10:54

Hugging Face 中文预训练模型使用介绍及情感分析项目实战

HuggingFace中文预训练模型使用介绍及情感分析项目实战HuggingFace一直致力于自然语言处理NLP技术的平民化(democratize),希望每个人都能用上最先进(SOTA,state-of-the-art)的NLP技术,而非困窘于训练资源的匮乏"其中，transformer库提供了NLP领域大量预训练语言模型和调用框架，方便根据自己的需求快速进行语言模型搭建，这里为自己学习做下简单

想考个研·2022-10-28 09:50

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