ImprovedQA-BasedFactualConsistencyEvaluationforSummarization》（NAACL2022）代码https://github.com/salesforce/QAFactEval本人的服务器：学校实验室服务器，不支持正常访问huggingface

InceptionNeXtimplementation,paper:https://arxiv.org/abs/2303.16900Somecodeisborrowedfromtimm:https://github.com/huggingface

以Resnet为例，找到了一个微软的resnet-50的预训练模型fromtransformersimportAutoImageProcessor,ResNetForImageClassification#加载前处理处理器，自动构建；功能：输入图片，输出Tenser(1,3,224,224)processor=AutoImageProcessor.from_pretrained("microsof

T5Tokenizer.from_pretrained()函数会在线下载huggingface上的模型，并自动保存在C盘的.cache路径下：C:\Users\xxxxx\.cache\huggingface

当前（2023年11月17日)开源的大语言模型如下：模型所属公司发布时间开放模型许可词表大小语料Huggingface下载量模型结构位置编码激活函数隐变量维度dimension自注意力头的个数nheads

AccelerateyourNLPpipelinesusingHuggingFaceTransformersandONNXRuntime_choose_c的博客-CSDN博客我们将分享ONNXRuntime团队和HuggingFace

2022年9月，HuggingFace与ServiceN

李开复「零一万物」大模型陷套壳争议，事件时间线完整梳理https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B/discussions/11#6553145873a5a6f938658491

参考这个解法https://stackoverflow.com/questions/71692354/facing-ssl-error-with-huggingface-pretrained-modelsDowngradingrequeststo2.27.1andaddingthefollowingcodesnippettothebeginningofyourprogramfileshouldfi

如何使用huggingface预定义的模型，gpt2为例子。离线使用huggingface模型，预定义模型。huggingface在2023年大放异彩，成为AI开源最活跃的开源网站，前途不可限量。

在中文文本生成领域，huggingface上主要有以下比较热门的pytorch-based预训练模型：本文用到了其中的uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall和hfl/chinese-xlnet-base

作者|杨亦诚背景作为深度学习领域的“github”，HuggingFace已经共享了超过100,000个预训练模型，10,000个数据集，其中就包括了目前AIGC领域非常热门的“文生图”，“图生文”任务范式

每次想尝试类似于CLIP，BLIP之类的大模型都会得到“requests.exceptions.ConnectionError:(MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host=‘huggingface.co

该模型将更加适配中文服务场景，计划于2024年初在APUS开源平台、GitHub及HuggingFace开源平台向公众开放。此次合作将进一步推动AI技术创新与国内场景应用深化融合，技术供给与需求导

LCMlora模型下载：huggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdxlLatentConsistencyModels(LCM)可以

内容来源：@xiaohugggDistil-Whisper：比Whisper快6倍，体积小50%的语音识别模型该模型是由HuggingFace团队开发，它在Whisper核心功能的基础上进行了优化和简化

搞了两天才搞清楚跑通好难呢,个人电脑win10,6GB显存个人感觉生成速度很慢,数学能力不怎么行没有ChatGLM2-6B强,逻辑还行,要求:我的部署流程1.下载模型,下载所有文件然后放到新建的model目录https://huggingface.co

模型下载基座模型Baichuan2-7B-Basehttps://huggingface.co/baichuan-inc/Baichu

HuggingFace实战系列总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传下篇内容：HuggingFace实战-系列教程9：

下载数据集使用代理会下载快一点.但是我想放在本地,下载一次不用下载了.虽然他自己可以缓存,但是感觉每次还是重新下载,好像有bug似的.参考:[https://blog.csdn.net/PolarisRisingWar/article/details/124042709#:~:text=%E5%9C%A8%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E5%8A%A0%E8%BD%BD%E6%95%B0%E

本文介绍ChatGLM-6B的模型结构，代码来自https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/blob/main/modeling_chatglm.py。

以llama为例：https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hfGithub#1.安装完成后，首先先初始化；如果有反馈，一般表示初始化成功gitlfsinstall​

加载和使用预训练模型学习目标:了解加载和使用预训练模型的工具.掌握加载和使用预训练模型的过程.加载和使用预训练模型的工具:在这里我们使用torch.hub工具进行模型的加载和使用.这些预训练模型由世界先进的NLP研发团队huggingface

pipinstall-Uqgit+https://github.com/huggingface/transformersimpor

在线工具推荐：Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-可编程3D场景编辑器在本文中我们将介绍如何使HuggingFace的模型适应你的任务

1.说明与步骤在无法访问huggingface的网络环境下（或者是网速不够好时），（目前）还可以使用参考1中清华云盘的链接来下载，在linux下可以直接用如下wget命令来下载最耗时的模型部分。

0.引入huggingface是个好网站，大模型的下载都得靠他，但是网络问题一直是一言难尽，所以只好找找其他替代品。目前发现的代替网站如下，后续如有新发现，还会再来更新到这里。

参考：如何快速下载huggingface模型——全方法总结-padeoe的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/663712983和：https://hf-mirror.com

解决“Repoidmustbeintheformrepo_nameorname”错误的Python解决方案在使用HuggingFace库时，有时候会遇到一个错误消息，其中提到“Repoidmustbeintheformrepo_nameorname

docs.conda.io/en/latest/miniconda.html第二步：安装GitGit-DownloadingPackage第三步：安装embedding模型到model文件https://huggingface.co

模型下载https://huggingface.co/baichuan-inc微调框架https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory环境搭建gitclonehttps:

以ubuntu为例子前言huggingface主页:https://huggingface.co/用邮箱注册一个账号Installgitlfshuggingface的使用和github类似，但是github

从HuggingFace上下载模型是作为深度学习开发者每天都要面对的问题。但是作为非图形页面的开发者而言，HuggingFace对文件的转发策略为我们直接从链接下载所需的文件带来了困难。

AutoClassAutoTokenizerAutoModelSaveamodel自定义模型构建AutoConfigAutoModelTrainer--Pytorch优化的训练循环微调教程学习教程来自Huggingface

问题最近遇到需要从huggingface下载并导入预训练模型SimCSE，然后进行计算文本相似度，代码如下：fromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizerimportosos.environ

看我的回答：https://github.com/huggingface/transformers/issues/17611#issuecomment-1794486960能问这个问题的都是网络不太好的

项目和模型下载从github上下载源代码gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B从HuggingFaceHub上下载模型gitclonehttps://huggingface.co

conda的虚拟环境4.安装环境依赖5.修改模型配置6.执行web_demo.py二、微调前言代码地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B模型地址：https://huggingface.co

tokenizer我获取了opt类型的tokenizer，那么enc是什么类型呢？有哪些方法呢？fromtransformersimportAutoTokenizerenc=AutoTokenizer.from_pretrained('facebook/opt-125m')可以通过print(enc)看到，enc是GPT2TokenizerFast类型，搜索类型的定义，在python安装包的tra

开始直接执行这个，下载下来的图片打不开gitclonehttps://huggingface.co/datasets/diffusers/dog-example解决办法：安装gitlfs1.curl-shttps

本文是学习使用Huggingface的Transformers库的简单实践，我们简单的梳理一下模型的结构，以及具体的程序结构。

引言本博客介绍LLava1.5多模态大模型的安装教程、训练教程、预测教程，也会涉及到huggingface使用与wandb使用。

一、准备工作1、本文选择部署的模型是Llama2-chat-13B-Chinese-50W（模型的下载地址为：https://huggingface

AccessToken通过编程方式向HuggingFace验证您的身份，允许应用程序执行由授予的权限范围（读取、写入或管理）指定的特定操作。

huggingface/transformersStars:113.5kLicense:Apache-2.0这个项目是一个名为Transformers的开源机器学习项目，它提供了数千种预训练模型，用于在文本

导读HuggingFaceCTOJulienChaumond认为，在大模型时代，AI民主化至关重要。随着大语言模型和复杂人工智能系统的崛起，持续提升AI技术的可及性有助于确保这些技术的获取和控制不集中在少数强大实体手中。技术民主化促进了机会均等，减少了数字鸿沟，而说起来容易做起来难，事实上滴水穿石，需要长期不懈的努力。开源社区的目标正是为机器学习的可访问性和民主化做出持续的贡献。Julien在巴黎

OSError:Wecouldn'tconnectto'https://huggingface.co'toloadthisfile,couldn'tfinditinthecachedfilesanditlookslikeTHUDM

https://huggingface.co/SkyworkAIGC/SkyPainthttps://huggingface.co/SkyworkAIGC/SkyPainthttps://github.com

先去官方上面看看，是否有对应的测试结果简单找了一下，没找到对应的测试数据去huggingface上面找对应的数据集，发现没有现成的数据找到了几个数据集，但是是收费的101Hours–SceneNoiseDatabyVoiceRecorder1,297Hours-SceneNoiseDatabyVoiceRecorder

模型参数下载数据集查找Transformers中文使用说明Huggingface超详细介绍-知乎HuggingFace的Transformers库快速入门文档说明Transformers提供文本相关的预训练模型