【AI大模型】Transformers大模型库(二):AutoModelForCausalLM

2024-06-05 21:44

本文主要是介绍【AI大模型】Transformers大模型库(二):AutoModelForCausalLM,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录​​​​​​​

一、引言 

二、AutoModelForCausalLM

2.1 概述

2.2 主要功能

2.3 代码示例

三、总结


一、引言 

 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。

🤗 Transformers 提供了数以千计的预训练模型,支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。
🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。同时,每个定义的 Python 模块均完全独立,方便修改和快速研究实验。
🤗 Transformers 支持三个最热门的深度学习库: Jax, PyTorch 以及 TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。

本文重点介绍AutoModelForCausalLM类。

二、AutoModelForCausalLM

2.1 概述

`AutoModelForCausalLM`是Hugging Face的`transformers`库中的一个类,它是一个自动模型类,用于因果语言建模(Causal Language Modeling)。因果语言建模是指模型预测文本序列中下一个词或字符,给定之前的词或字符序列的任务。这种模型广泛应用于生成式任务,如对话系统、文本续写、摘要生成等。

2.2 主要功能

这个类是基于`AutoModel`的,它能够根据指定的模型名称或路径自动加载相应的模型架构。当你使用`AutoModelForCausalLM`时,不需要直接指定模型的所有细节,只需要提供模型的名称(如`"gpt2"`、`"t5"`等,尽管T5模型更常用于序列到序列任务),库会自动配置为适合因果语言建模的版本。

2.3 代码示例

例如,加载一个预训练的GPT-2模型用于因果语言建模,代码如下: 

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)# 使用模型进行预测的代码会在这里继续...

这个例子使用AutoTokenize,AutoModelForCausalLM, r两个类分别实例化gpt2对应的分词器和模型。这里使用了Auto自动模型,transformers包括管道pipeline自动模型auto以及具体模型三种模型实例化方法,如果同时有配套的分词工具(Tokenizer),需要使用同名调度。

  • 管道(Pipline)方式:高度集成的使用方式,几行代码就可以实现一个NLP任务
  • 自动模型(AutoModel)方式:自动载入并使用BERT等模型
  • 具体模型方式:在使用时需要明确具体的模型,并按照特定参数进行调试 

在上述三种应用方式中,管道方式使用最简单,但灵活度最差;具体模型方式使用复杂,但是灵活度最高。

三、总结

本文对使用transformers的AutoModelForCausalLM进行尝试,主要对CausalLM(因果推理模型)进行实例化,需要与同类的AutoTokenizer分词器一起使用。同时,列举了管道模型自动模型具体模型等三种transformers预训练大模型实例化方法。期待大家三连。

如果您还有时间,可以看看我的其他文章:

《AI—工程篇》

AI智能体研发之路-工程篇(一):Docker助力AI智能体开发提效

AI智能体研发之路-工程篇(二):Dify智能体开发平台一键部署

AI智能体研发之路-工程篇(三):大模型推理服务框架Ollama一键部署

AI智能体研发之路-工程篇(四):大模型推理服务框架Xinference一键部署

AI智能体研发之路-工程篇(五):大模型推理服务框架LocalAI一键部署

《AI-模型篇》

AI智能体研发之路-模型篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用

AI智能体研发之路-模型篇(二):DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战

AI智能体研发之路-模型篇(三):中文大模型开、闭源之争

AI智能体研发之路-模型篇(四):一文入门pytorch开发

AI智能体研发之路-模型篇(五):pytorch vs tensorflow框架DNN网络结构源码级对比

AI智能体研发之路-模型篇(六):【机器学习】基于tensorflow实现你的第一个DNN网络

AI智能体研发之路-模型篇(七):【机器学习】基于YOLOv10实现你的第一个视觉AI大模型

AI智能体研发之路-模型篇(八):【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战

这篇关于【AI大模型】Transformers大模型库(二):AutoModelForCausalLM的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1034250

相关文章

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

AI绘图怎么变现?想做点副业的小白必看!

在科技飞速发展的今天,AI绘图作为一种新兴技术,不仅改变了艺术创作的方式,也为创作者提供了多种变现途径。本文将详细探讨几种常见的AI绘图变现方式,帮助创作者更好地利用这一技术实现经济收益。 更多实操教程和AI绘画工具,可以扫描下方,免费获取 定制服务:个性化的创意商机 个性化定制 AI绘图技术能够根据用户需求生成个性化的头像、壁纸、插画等作品。例如,姓氏头像在电商平台上非常受欢迎,

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

从去中心化到智能化:Web3如何与AI共同塑造数字生态

在数字时代的演进中,Web3和人工智能(AI)正成为塑造未来互联网的两大核心力量。Web3的去中心化理念与AI的智能化技术,正相互交织,共同推动数字生态的变革。本文将探讨Web3与AI的融合如何改变数字世界,并展望这一新兴组合如何重塑我们的在线体验。 Web3的去中心化愿景 Web3代表了互联网的第三代发展,它基于去中心化的区块链技术,旨在创建一个开放、透明且用户主导的数字生态。不同于传统

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人,是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是,你们知道,有时候灵感来了,时间却不够用了!😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手!🌟 什么是Kimi? 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具,帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师,Kimi都能够为你的办公文

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费