This repository contains demos I made with the Transformers library by HuggingFace. transformerspytorchbertgpt-2layoutlmvision-transformer UpdatedOct 21, 2024 Jupyter Notebook An implementation of model parallel GPT-2 and GPT-3-style models using the mesh-tensorflow library. ...
finetune GPT2 using Huggingface model app https://gpt2-rickbot.streamlit.app/ results model https://huggingface.co/code-cp/gpt2-rickbot dialogue bot after 1 epoch sample 0: Rick: I turned myself into a pickle, Morty! Morty: oh. *wetly* Rick: you know, in the world of Rick...
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...
主要用到Github上的gpt-2-flask-api库,只需要提供它一个预训练或者finetune好的GPT2模型(Huggingface的pytorch格式)。 将模型文件放在models/下,命名为gpt2-pytorch_model.bin也可以先用它提供的实例模型来做个实验: mkdir models curl --output models/gpt2-pytorch_model.bin 之后运行python deployment/run_serv...
原文链接为https://huggingface.co/course/zh-CN/chapter7/6?fw=pt. 一起学习 其实,我更喜欢做应用,但是也要理解相关的背后原理,目前还在研究相关的gpt2原理还有相关的推理细节,这是我整理的链接,希望可以共同进步
pip install git+git://github.com/huggingface/transformers@59b5953d89544a66d73 整个应用通过app.py实现。我们需要创建python文件并导入我们新安装的依赖：import urllib import streamlit as st import torch from transformers import pipeline 在更进一步之前，需要加载训练好的模型。利用@st_cache的装饰器，执行一次...
OpenAI已发布了预训练的模型:https://github.com/openai/gpt-2。想用不同的文本训练GPT-2吗?可以使用 Max Woolf 的 gpt-2-simple:https://github.com/minimaxir/gpt-2-simple。想要更快的压缩版 GPT-2 吗?可以使用 Hugging Face 的 DistilGPT-2:https://github.com/huggingface/transformers。 使用这些工具...
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...
GPT-2已经有非常棒、非邪恶的用例了,如Adam King的TalkToTransformer,它为7.74亿参数模型提供UI(并且已经进行了很多次病毒式传播),还有TabNine,它使用GPT-2在GitHub代码上微调,以创建概率代码补全。在PyTorch这边,Huggingface已经发布了他们自己的Transformers客户端(支持GPT-2),还创建了应用程序,如Write With Transformer...
注：几乎所有代码都是从Hugging Face（https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/src/transformers/modeling_gpt2.py）的 GPT-2 实现中复制、启发和引用的，只保留了简单的基本要素。如果你想在并行 GPU 上训练 GPT-2 模型，在微调时保存检查点，在多个 CPU 上运行推理任务等等，我建议你使用 ...