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：
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
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
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
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
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
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
327阅读
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
4788阅读
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
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
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
学习了哔哩哔哩up主——兰斯诺特 视频后做的学习笔记 代码网址 https://github.com/lansinuote/Huggingface_Toturials upz主推荐书：《基于Bert的自然语言处理模型实战》hugging face是一个开源社区提供了开源的nlp模型数据集和其他的工具 http//huggingface.co/datasets 数据集地址 http//hugging
Huggingface Spaces是一个基于云的平台,允许用户轻松地构建、训练和部署先进的AI模型。模型托管 - 用户可以在Spaces
