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
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2023-11-12 08:27:12
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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
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2024-04-19 12:47:06
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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
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2024-07-02 23:01:42
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Hugging Face 是一个开源自然语言处理（NLP）库，提供了大量的预训练模型和易于使用的接口，以使研究人员和开发者能够快速实施各种NLP任务。在这篇博文中，我将系统地探讨 Hugging Face 的原理与架构，帮助大家更好地理解其工作机制。
## 背景描述
Hugging Face 作为一个重要的 NLP 工具，近年来受到了广泛关注。从其基础框架 Transformers 到与 Te
# 什么是Huggingface Transformer架构
Huggingface是自然语言处理（NLP）领域中一个非常受欢迎的开源软件库，用于构建和训练NLP模型。其中最著名的组件是Transformer架构，它是目前许多最先进的NLP模型的基础。本文将介绍Transformer架构的原理，并提供一个示例代码来演示如何使用Huggingface库构建和使用Transformer模型。
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原创
2023-10-08 13:54:26
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近年来，科学技术的迅猛发展和信息化的推进，使人类社会所积累的数据量已经超过了以往过去的所有总和，数据采集、存储、处理和传播的数量也与日俱增。如何对数据进行有效的集成管理已成为行业关注的焦点。随着云计算、大数据技术在信息化建设中的广泛应用，混合型技术架构成为当前解决新老技术交替、鼓励业务创新的一种必要手段，作为大数据平台中重要的数据集成整合系统，
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。
原创
2023-12-11 10:23:06
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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
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2024-03-25 15:04:43
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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
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2024-06-06 16:31:19
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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：
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2024-07-24 14:34:01
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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，
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2024-08-05 10:15:21
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1.Huggingface 的简介
Huggingface 即是网站名也是其公司名 ，随着 transformer 浪潮 ，Huggingface 逐步收纳了众多最前沿的模型和数据集等有趣的工 作 ，与 transformers 库结合 ，可以快速使用学习这些模型。 目前提到 NLP 必然绕不开 Huggingface。
Huggingface 的具体介绍
进入 Huggingface 网站,
在探讨“Transformer架构是huggingface提出的吗”这个问题时，我们需要运用一些基础的背景知识、技术原理以及结构分析，来逐步揭开这个问题的真相。接下来，让我们从这些方面入手，一同解析并理解Transformer架构的发展及其与Hugging Face的关系。
### 背景描述
Transformer架构是由Google在2017年的论文《Attention is All You
# 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
原创
2024-08-15 09:32:18
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编辑：杜伟NLP 领域的小伙伴应该都非常熟悉大名鼎鼎的 Hugging Face，这家专注于解决各种 NLP 问题的初创公司为社区带来了很多有益的技术成果。去年，该团队的 Transformers 代码库论文获得了 EMNLP 2020 最佳 demo 奖。今年 4 月，该团队发布了适用于多 GPU、TPU 和混合精度训练的 PyTorch 新库「Accelerate」。近日，Huggi
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
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2024-08-22 12:54:19
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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
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在最近的工作中，我遇到了一些关于如何从 Hugging Face 下载 CodeLlama 的问题。为了确保我的经验得到有效记录，我决定将解决此问题的过程详细整理下来。这篇博文将涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和预防措施，并配合相应的图表和代码示例。
## 备份策略
在开始进行任何下载之前，我确保设置一个清晰的备份策略，以防万一出现下载失败或数据损失的情况。我的备份流程如
文章目录什么是 Transformers Agent?Transformers Agent 工作原理第一步：实例化代理第二步：运行Agent与 ??LangChain Agent 的区别工具(Tools)?Hugging Face??LangChain代理(Agent)?Hugging Face??LangChain自定义代理代码执行?Hugging Face??LangChain结论
计算机图形学中基于物理建模的渲染技术之所以能给人极佳的视觉体验，是因为利用这些渲染技术能够很真实的反映出每种物体独有的“质感”。我们能通过人眼观察来感受物体表面“质感”的原因，也是因为物体表面反射周围环境的特性不同而造成的，因此对物体表面的物理建模对于其表面本身的质感表现至关重要。对物体表面的建模，最简单的是镜面模型。利用镜面模型渲染出的物体具有十分光滑的感觉。然而现实生活中很多物体表面一般是粗糙
