网站建设例子,包头网站建设SEO优化制作设计公司,制作一个网页要多少钱,用thinkphp做的网站Hugging Face 是一个流行的自然语言处理 (NLP) 模型库和社区#xff0c;提供了大量预训练模型、工具和资源#xff0c;使得 NLP 的开发者和研究人员能够快速高效地构建和应用各种文本相关应用。在这里#xff0c;我将向您介绍如何在 1 天内快速熟悉 Hugging Face 的基本功能…Hugging Face 是一个流行的自然语言处理 (NLP) 模型库和社区提供了大量预训练模型、工具和资源使得 NLP 的开发者和研究人员能够快速高效地构建和应用各种文本相关应用。在这里我将向您介绍如何在 1 天内快速熟悉 Hugging Face 的基本功能并展示一些简单实用的例子。
1/3 如何快速使用 安装 Hugging Face 在命令行中输入 pip install transformers 就可以安装 Hugging Face 的 transformers 库。如果还没有安装 PyTorch 或 TensorFlow也需要先安装它们。 浏览 Hugging Face 的 模型库 找到适合你项目需求的模型。可以通过搜索或筛选来缩小范围。点击模型名称进入模型主页可以查看模型的详细信息、用法示例、源代码等。 下载并使用模型 使用 from transformers import MODEL_NAME 导入模型。实例化模型model MODEL_NAME.from_pretrained(MODEL_NAME)。其中 MODEL_NAME 是模型的名称或路径。准备输入数据转换为模型支持的格式。如 tokenizer 后的文本、图像等调用模型并获得输出outputs model(inputs)。其中 inputs 是模型的输入数据。 保存和加载模型 使用 model.save_pretrained(PATH) 将模型保存到指定路径。使用 MODEL_NAME.from_pretrained(PATH) 来加载模型。
2/3 展示效果
文本分类
python
from transformers import pipeline, AutoTokenizertokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(bert-base-uncased)
model pipeline(text-classification, modeldistilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english)text This movie is really good!
inputs tokenizer(text, return_tensorspt)
outputs model(**inputs)print(fInput text: {text})
print(fPredicted label: {outputs[0][label]}, score: {outputs[0][score]:.2f})输出结果
yaml
Input text: This movie is really good!
Predicted label: POSITIVE, score: 0.99命名实体识别
python
from transformers import pipeline, AutoTokenizertokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(bert-base-cased)
model pipeline(ner, modeldslim/bert-base-NER)text Hugging Face is a startup based in New York City
inputs tokenizer(text, return_tensorspt)
outputs model(**inputs)for entity in outputs:print(fEntity: {entity[word]}, Type: {entity[entity]}, Score: {entity[score]:.2f})输出结果
yaml
Entity: New, Type: B-LOC, Score: 0.24
Entity: York, Type: I-LOC, Score: 0.28
Entity: City, Type: I-LOC, Score: 0.253/3 更高阶的用法
Fine-tuning 模型
在 Hugging Face 中我们可以使用预训练模型进行 fine-tuning以适应特定任务或领域的需求。以下是一个简单的示例
python
from transformers import Trainer, TrainingArgumentstraining_args TrainingArguments(output_dir./results,num_train_epochs1,per_device_train_batch_size16,per_device_eval_batch_size64,warmup_steps500,weight_decay0.01,logging_dir./logs,
)trainer Trainer(modelmodel,argstraining_args,train_datasettrain_dataset,eval_dataseteval_dataset,
)trainer.train()自定义模型和 Tokenizer: 如果 Hugging Face 提供的现成模型无法满足需求我们可以通过继承 PreTrainedModel 和 PreTrainedTokenizer 类来创建自己的模型和 Tokenizer。使用Hugging Face Hub: Hugging Face Hub 是一个在线平台可以轻松共享、发现和使用各种 NLP 模型。我们可以使用 upload() 函数将自己的模型上传到 Hub 上并使用 from_pretrained() 函数来加载其他人分享的模型。
总结
通过本文我们了解了如何快速使用 Hugging Face 模型库并展示了一些简单的 NLP 任务。此外我们还介绍了更高阶的用法例如 Fine-tune 模型、自定义模型和 Tokenizer以及使用 Hugging Face Hub。
如何学习大模型 AI
由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人只能说是
“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…
第二阶段30天高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…
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到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗
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