如何使用hugging face的模型库?

本文主要是介绍如何使用hugging face的模型库?，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！

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

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")text = "This movie is really good!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)print(f"Input text: {text}")
print(f"Predicted 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", model="dslim/bert-base-NER")text = "Hugging Face is a startup based in New York City"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)for entity in outputs:print(f"Entity: {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: 0.25

💻3/3 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_epochs=1,per_device_train_batch_size=16,per_device_eval_batch_size=64,warmup_steps=500,weight_decay=0.01,logging_dir='./logs',
)trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=eval_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。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 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
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

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？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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这篇关于如何使用hugging face的模型库?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！

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