Hugging Face 是一个开源模型社区。目前已经共享 300k+ 模型，100k+ 应用，50k+ 数据集（截至 231114 数据），可视为 AI 界的 github。
原创
2023-12-11 10:23:06
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文章目录课程介绍1. [Transformer models](https://huggingface.co/course/chapter1?fw=pt)什么是自然语言处理？pipeline(不常用 ）TransformersTransformer 模型由两部分组成：语言模型：Architectures vs. checkpoints2. [Using ? Transformers](https
huggingface NLP工具包教程2：使用Transformers引言Transformer 模型通常非常大，由于有数百万到数百亿个参数，训练和部署这些模型是一项复杂的任务。此外，由于几乎每天都有新模型发布，而且每个模型都有自己的实现，所以使用所有这些模型比较麻烦。transformers 库就是为了解决这个问题而创建的。目标是提供一个 API，通过它可以加载、训练和保存任何 Transfo
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2023-11-12 08:27:12
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1.Albert简介Alber相对于原始BERT模型主要有三点改进：embedding 层参数因式分解跨层参数共享将 NSP 任务改为 SOP 任务1.1 embedding 层参数因式分解（Factorized Embedding Parameterization）原始的 BERT 模型以及各种依据 Transformer 的预训连语言模型都有一个共同特点，即 ，其中 E 指的是 Embeddi
本章介绍使用Transformers库时最常见的用例。可用的模型允许许多不同的配置，并且在用例中具有很强的通用性。这里介绍了最简单的方法，展示了诸如问答、序列分类、命名实体识别等任务的用法。这些示例利用Auto Model，这些类将根据给定的checkpoint实例化模型，并自动选择正确的模型体系结构。有关详细信息，请查看：AutoModel文档。请随意修改代码，使其更具体，并使其适应你的特定用例
内容介绍这篇博客主要面向对Bert系列在Pytorch上应用感兴趣的同学，将涵盖的主要内容是：Bert系列有关的论文，Huggingface的实现，以及如何在不同下游任务中使用预训练模型。看过这篇博客，你将了解：Transformers实现的介绍，不同的Tokenizer和Model如何使用。如何利用HuggingFace的实现自定义你的模型，如果你想利用这个库实现自己的下游任务，而不想过多关注其
本文是作者在使用huggingface的datasets包时，出现无法加载数据集和指标的问题，故撰写此博文以记录并分享这一问题的解决方式。以下将依次介绍我的代码和环境、报错信息、错误原理和解决方案。首先介绍数据集的，后面介绍指标的。系统环境： 操作系统：Linux Python版本：3.8.12 代码编辑器：VSCode+Jupyter Notebook datasets版本：2.0.0数据集的：
背景使用Hugging Face提供的transformer工具有一段时间了。使用Bert等一些预训练模型的友友应该对此不陌生，懂得都懂，嘿嘿，但是网上也没有一些详细的教程。当急着用这个工具的包的时候，又没有时间去详细看官方文档，于是乎在网上或者github download一个demo，再结合官方文档完成相关的任务。这似乎有些虎头蛇尾。于是乎，趁周末时间准备对这个工具进行总结，以备自己后期查阅，
# 使用 PyTorch 和 Hugging Face 的指南
在机器学习领域，PyTorch 和 Hugging Face 是两个非常流行的工具。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，而 Hugging Face 提供了一个简化自然语言处理（NLP）模型的使用和从事的库。本文将逐步指导你如何将这两个技术结合在一起，完成一个基础的 NLP 任务。
## 过程概述
首先，让我们概述一下实现
内容介绍这篇博客主要面向对Bert系列在Pytorch上应用感兴趣的同学，将涵盖的主要内容是：Bert系列有关的论文，Huggingface的实现，以及如何在不同下游任务中使用预训练模型。看过这篇博客，你将了解：Transformers实现的介绍，不同的Tokenizer和Model如何使用。如何利用HuggingFace的实现自定义你的模型，如果你想利用这个库实现自己的下游任务，而不想过多关注其
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
TP格式转HF 指令 python3 scripts/convert_llama_from_tencentpretrain_to_hf.py \ --tp
原创
2023-07-02 07:45:41
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Huggingface即是网站名也是其公司名，随着transformer浪潮，Huggingface逐步收纳了众
原创
2022-12-04 07:37:28
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Hugging Face 基本函数• tokenizer.tokenize(text)：返回一个list，分词，将序列拆分为tokenizer词汇表中可用的tokens，这个中文是拆分为了单个的字，英文是subword
• tokenizer(text1,text2,..) 等效于 tokenizer.encode_plus(text1,text2,..)：如果是逗号，则会将两个句子生成一个inp
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原创
2023-09-23 19:44:42
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前言Stable Diffusion 是用 LAION-5B 的子集（图像大小为512*512）训练的扩散模型。此模型冻结 CLIP 的 ViT-L/14 文本编码器建模 prompt text。模型包含 860M UNet 和123M 文本编码器，可运行在具有至少10GB VRAM 的 GPU 上。接下来实战一下本地部署。本地部署1. 安装环境conda create -n diffenv py
标题所说的运维是一个比较宽泛的概念，基本上与游戏本身无关的、程序员（主要针对服务器）又要去做的事情都涵盖在内，包括版本管理、发布部署、集群管理、服务器容灾、服务器扩容、数据备份恢复、监控警报等等。游戏开发这几年，经历过两家公司，算上现在这个总共有5个项目，其实远不算见多识广，很多实践方法是听同事讲的或者招聘的时候打听来的。我大体整理了一下游戏运维发展脉络，顺便展望一下今后的趋势。“虽然
作者：致Great到本章为止，我们已经使用Transformers模型来解决英文语料的NLP任务，但如果我们语料是用Greek, Swahili或者Klingon等语言组成，现在怎么办？一种方法是在Hugging Face Hub上搜索合适的预训练语言模型，并在手头的任务上对其进行微调。然而，这些预训练的模型往往只存在于像德语、俄语或普通话这样的 "丰富资源 "的语言，这些语言有大量的网络文本可供
# Hugging Face 模型部署至 GitHub 和 Docker 的指南
在今天的深度学习领域，模型的共享和使用变得越来越重要。Hugging Face提供了众多预训练模型，使得开发者可以轻松地在自己的应用中使用这些强大的工具。在本文中，我们将介绍如何将Hugging Face的模型通过Docker部署，并将其代码上传到GitHub。
## 第一步：准备环境
首先，确保你的计算机上安
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 Model Hub 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
