1、无法使用Python代码远程下载HuggingFace官网提供的模型(如gpt2) 2、需要从HuggingFace官网下载Transformers 库中开源模型,可以通过此次文章作为参考(能保证正常上网) 3、重要前提,会一些cmd常见命令和对环境配置有经验的,特别是本次操作是基于Anaconda和pytorch环境进行 环境说明:(可直接跳到HuggingFace镜像网址和huggingfac...
转换为 huggingface transformers GPT-2 模型(https://huggingface.co/karpathy/gpt2_1558M_final2_hf) 模型导出。模型导出可以按如下方式进行: python dev/eval/export_hf.py --input log_gpt2_128M/model_00032000.bin --output gpt2_1558M_export 然后就可以运行 Eleuther 评估工具,或者运行 huggingface 采...
HuggingFace简明教程,BERT中文模型实战示例.NLP预训练模型,Transformers类库,datasets类库快速入门. 574 -- 3:35 App 免费部署微软Edge TTS,适配openai语音api接口,一键部署教程。强劲语音秒速生成。可本地部署 5983 30 17:34:36 App 【B站第一】清华大佬1000分钟讲完的AI大模型(LLM)入门到实战全套学习教程!整整135...
2.1.1 参考源码下载 前往huggingface/transformers仓库下载transformers包 之后找到迁移需要用到的configguration_gpt2.py配置文件和modeling_gpt2.py模型文件(没有后缀的一般是pytorch实现,带tf的是tensorflow实现,我个人对于pytorch更熟悉一些所以选择pytorch版本进行迁移) 使用pycharm远程连接,可以直接访问文件代码: 2.3.1 ...
ChatGPT:HuggingFace使用GPT-2模型并额外语料训练 当您想调用Hugging Face的GPT-2模型并增加一些额外的训练语料时,您可以按照以下步骤进行操作: 安装Hugging Face Transformers库。 您可以使用pip或conda在终端或命令提示符中输入以下命令进行安装: pipinstalltransformers...
前往Hugging Face,从用户名 -> 设置 -> 访问令牌创建一个新的访问令牌(Access Token)。https://huggingface.co/ 复制此访问令牌。 在从上一步创建的 Colab 项目中,将该行中的虚拟令牌替换为新的令牌。 代码语言:javascript 复制 os.environ["HF_HOME_TOKEN"]="Please_replace_it_with_your_hf_access_token...
使用PyTorch。Pytorch-transformers会为模型创建便捷的API调用站点,类似于huggingface中的run_gpt2.py示例。接下来进行大规模重构。 在PyTorch加载GPT-2模型速度很难(大约需要1到2分钟)。 为了缩短加载时间,在微服务启动时,WSGI会加载适当的模型(gpt2-small、medium、large等)并将PyTorch实例存储为一个单项。
可以使用 Hugging Face 的 DistilGPT-2:https://github.com/huggingface/transformers。 使用这些工具,在本地运行 GPT-2 就变得相当简单。但是,在生产中部署 GPT-2 仍然很困难。为了使用 GPT-2 构建真实的软件——从聊天机器人到带有特定 GIF 动图的卡片生成器,你需要在生产中部署模型。最常见的方法是将模型...
玩转HuggingFace GPT-2¶这是一个入门demo,可以帮助朋友们学习如何调用开源的huggingface模型,比如GPT2,最新的大语言模型Dolly,或者是其他文本。本案例我们就演示如何调用GPT续写故事。这是最省流量的版本,因为模型已经给你离线准备好了,不需要重新下载。 评论 安装依赖项¶这里我分享两个requirements.txt,一个是简化...
跑huggingface/transformers的GPT-2代码 from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") model = TFAutoModel.from_pretrained("gpt2") inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="tf")...