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...
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer import torch model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2", torchscript=True).eval() # tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2") # generate text in_text = "Lione Messi is a" in_tokens = torch.tensor(tokenizer.enco...
如果只是进行小样本测试,可以通过huggingface/Tokenizers构建自己的字典,一般小样本的字典集合大小都在1000左右的范围内,这样可以打打缩小模型维度,方便我们测试。以BertWordPieceTokenizer为例: fromtokenizersimportBertWordPieceTokenizertokenizer=BertWordPieceTokenizer()tokenizer.train(files=['your raw text file'],vocab_...
rCopy code condainstall-c huggingface transformers 选择并下载您想要使用的GPT-2模型。 您可以在Hugging Face的模型库中选择并下载适合您需求的GPT-2模型。例如,您可以通过以下代码下载GPT-2模型: pythonCopy codefrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer= AutoTokenizer.from_pretr...
1. 使用HuggingFace的GPT2Tokenizer对每个大纲进行标记。 1. 为标记化单词创建一个遮罩(注意:此遮罩与我们讨论的被遮罩的自我注意不同,这是用于遮罩下一个将要看到的填充标记)。 1. 使用<| pad |>标记填充长度小于最大长度(此处为300)的序列。 1. 将令牌ID和掩码转换为张量并返回它们。
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 ...
222324tokenizer.pad_token =tokenizer.eos_token252627training_args =TrainingArguments(28output_dir="/root/huggingface/GPT2/Lora",29overwrite_output_dir=True,30num_train_epochs=1,31per_device_train_batch_size=20,32save_steps=10_000,33save_total_limit=2,34logging_dir="/root/huggingface/GPT2/...
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")...
self.X=self.X[:500]print("Here is the self.X[0] i wanna check:")print(self.X[0])self.X_encoded=tokenizer(self.X,return_tensors="pt",max_length=30,padding="max_length",truncation=True)self.input_ids=self.X_encoded['input_ids']self.attention_mask=self.X_encoded['attention_mask'...
最近将huggingface的transformers(v4.0.1)库中的GPT2模型源码详细学习了一遍,因此将学习过程中,对于GPT2模型源码的一些学习笔记记录在此篇博客之中,以供之后参考。 GPT2模型是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型 GPT2模型的预训练语料库为超过40G的近8000万的网页文本数据,GPT2的预训练语料...