关于python的存储问题（1）由于python中万物皆对象，所以python的存储问题是对象的存储问题，并且对于每个对象，python会分配一块内存空间去存储它（2）对于整数和短小的字符等，python会执行缓存机制，即将这些对象进行缓存，不会为相同的对象分配多个内存空间（3）容器对象，如列表、元组、字典等，存储的其他对象，仅仅是其他对象的引用，即地址，并不是这些对象本身关于引用计数器（1）一个
前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。关于python的存储问题（1）由于python中万物皆对象，所以python的存储问题是对象的存储问题，并且对于每个对象，python会分配一块内存空间去存储它（2）对于整数和短小的字符等，python会执行缓存机制，即将这些对象进行缓存，不会为相同的对象分配多个内存空间（3
# 如何在本地下载 Hugging Face 的模型：详细指南
Hugging Face 是一个流行的自然语言处理（NLP）库，它提供了许多预训练的模型，使得文本处理变得更加简便。对于刚入行的小白，你可能会问：“我该如何将这些模型下载到我的本地环境中？”本文将为你提供一个详细的流程，以及每一步的代码示例。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看看下载 Hugging Face 模型的主要步骤
https://github.com/huggingface/transformers/issues/856
原创
2022-07-19 11:56:51
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目前网上的langchain教程大多数都是关于如何调用OpenAI等远程模型，对于本地模型的调用示例写法比较少。而且langchain也在不停迭代，文档也比较杂。
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。
1.huggingface简介与安装什么是huggingface？huggingface是一个开源社区，它提供了先进的NLP模型，数据集，以及其他便利的工具。数据集：Hugging Face – The AI community building the future. 这些数据集可以根据任务、语言等来分类模型：Models - Hugging Face 官方文档：
【代码】让huggingface/transformers的AutoConfig从本地读。
原创
2023-02-18 21:42:54
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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
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
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：
文章目录关于 HuggingFace安装字典和分词工具数据集的操作评价函数的使用管道方法的使用 pipline实战任务1：中文分类实战任务2：中文填空实战任务3：中文句子关系推断 关于 HuggingFaceHuggingFace 官网：https://huggingface.co HuggingFace 是一个开源社区，提供了先进的 NLP 模型、数据集、以及其他便利的工具。提供的主要模型：1
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
-fails-to-load-locally-saved-pretrained-tokenizer
原创
2023-02-18 21:42:59
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python代码 自动下载模型实现和参数。如果你的网络环境较差，下载模型参数可能会花费较长时间甚至失败。此时可以先将模型下载到本地，然后从本地加载。参考 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 的README。以chatglm-6b为例，然后运行。先安装Git LFS。
原创
2023-06-18 00:01:44
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