huggingface专题

huggingface连不上的解决方案

解决方法大全：【Hugggingface.co】关于huggingface.co无法访问&大模型下载运行报错解决We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to.-CSDN博客本文解决方法参考： huggingface连不上的解决方案_huggingface offline mode-CSDN博客搜素对应的库hugg

HuggingFace CLI 命令全面指南

文章目录安装与认证1.1 安装 HuggingFace Hub 库使用 pip 安装使用 conda 安装验证安装 1.2 认证与登录生成访问令牌使用访问令牌登录环境变量认证验证认证下载文件2.1 下载单个文件安装 `huggingface_hub` 库认证与登录下载单个文件 2.2 下载特定版本的文件下载特定版本的文件指定下载路径创建与管理仓库3.1 创建仓库3.1.1 使用 C

HuggingFace烧钱做了一大批实验，揭示多模态大模型哪些trick真正有效

构建多模态大模型时有很多有效的trick，如采用交叉注意力机制融合图像信息到语言模型中，或直接将图像隐藏状态序列与文本嵌入序列结合输入至语言模型。但是这些trick为什么有效，其计算效率如何，往往解释得很粗略或者或者缺乏充分的实验验证。 Hugging Face团队最近进行了广泛的实验以验证在构建多模态大模型时哪些trick是真正有效的，得出了一系列极具参考价值的结论，甚至推翻了以往文献中普

下载huggingface上的大模型文件

Git LFS 是一个 Git 扩展，用于处理大文件。你需要先安装 Git LFS，然后再尝试克隆仓库。安装 Git LFS 对于 Ubuntu/Debian： sudo apt-get install git-lfs 对于 macOS（使用 Homebrew）： brew install git-lfs 对于 Windows：可以从 Git LFS 官方网站下载并安装。

第二章：huggingface的TrainingArguments与Trainner参数

文章目录前言一、TrainingArguments类参数说明1、TrainingArguments使用Demo2、TrainingArguments参数内容与意义3、TrainingArguments参数图示二、Trainer类的参数说明1、Trainer类使用Demo2、Trainer类的初始化参数3、参数内容与意义4、部分参数属性说明总结前言大模型基本使用hug

huggingface_hub LocalEntryNotFoundErroringface

报错详细 LocalEntryNotFoundError: An error happened while trying to locate the file on the Hub and we cannot find the requestedfiles in the local cache. Please check your connection and try again or m

Huggingface-cli 登录最新版(2024)

安装Huggingface-cli pip install -U "huggingface_hub[cli]" 设置好git的邮箱和用户名和huggingface的github账号一致 git config --global user.mail xxxgit config --global user.name xxx 登录复制token，划红线的地方，在命令行中点击右键粘贴，而不

不能访问huggingface、与GPU配置

不能访问huggingface解决方法如果是从 huggingface.co 下载模型，由于国内不能访问，所以建议先配置一下环境变量，通过访问国内镜像站点 https://hf-mirror.com来下载模型。（1）Linux系统设置环境变量： export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 示例源码很多需要连接huggin

【langchain】langchain调用huggingface本地模型基础demo

目前网上的langchain教程大多数都是关于如何调用OpenAI等远程模型，对于本地模型的调用示例写法比较少。而且langchain也在不停迭代，文档也比较杂。我个人用Hugging Face的开源模型比较多。因此，本文将向大家介绍如何使用Langchain调用Hugging Face本地模型的基础demo，帮助大家快速开始langchain的“Hello World”。相关写

DeepSpeed Huggingface模型的自动Tensor并行

推理阶段。在后台，1. DeepSpeed会把运行高性能kernel(kernel injection)，加快推理速度，这些对用户是透明的； 2. DeepSpeed会根据mp_size来将模型放置在多个GPU卡上，自动模型并行； import osimport torchimport transformersimport deepspeedlocal_rank = int(os.get

HuggingFace团队亲授大模型量化基础: Quantization Fundamentals with Hugging Face

Quantization Fundamentals with Hugging Face 本文是学习https://www.deeplearning.ai/short-courses/quantization-fundamentals-with-hugging-face/ 这门课的学习笔记。 What you’ll learn in this course Generative AI mo

Huggingface的Transformer库经验总结

文章目录 transformerstransformers.Trainer transformers transformers.Trainer class Trainer:#这段代码根据训练数据集的类型和硬件环境，选择适当的采样器来处理数据集。def _get_train_sampler(self) -> Optional[torch.utils.data.sampler.S

使用 HuggingFace 中的 Trainer 进行 BERT 模型微调，太方便了！！！

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学. 针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集：《大模型面试宝典》(2024版) 发布！圈粉无数！《PyTorch 实战宝典》火了！！！以往，我们在使用HuggingFace在训练BERT模型时，代码

Huggingface Transformers库学习笔记（二）：使用Transformers(上)（Using Transformers Part 1）

前言本部分是Transformer库的基础部分的上半部分，主要包括任务汇总、模型汇总和数据预处理三方面内容，由于许多模型我也不太了解，所以多为机器翻译得到，错误再所难免，内容仅供参考。 Huggingface Transformers库学习笔记（二）：使用Transformers（Using Transformers Part 1）前言使用Transformers（Using Tra

Huggingface Transformers库学习笔记（一）：入门（Get started）

前言 Huggingface的Transformers库是一个很棒的项目，该库提供了用于自然语言理解(NLU)任务(如分析文本的情感)和自然语言生成(NLG)任务(如用新文本完成提示或用另一种语言翻译)的预先训练的模型。其收录了在100多种语言上超过32种预训练模型。这些先进的模型通过这个库可以非常轻松的调取。同时，也可以通过Pytorch和TensorFlow 2.0进行编写修改等。本系列学

Spring AI 第二讲之 Chat Model API 第五节HuggingFace Chat

HuggingFace Inference Endpoints 允许您在云中部署和提供机器学习模型，并通过 API 对其进行访问。开始使用有关 HuggingFace Inference Endpoints 的更多详细信息，请访问此处。前提条件添加 spring-ai-huggingface 依赖关系： <dependency><groupId>org.springframewo

【stableDiffusion】HuggingFace模型下载（只要知道url，就直接开始下载）

一、方法有人说，那我怎么知道 huggingface 上面我想要的资源的url，去哪儿找啊？那就涉及到一些魔法手段了，或者你能在其他人的博客或者百度上搜索到合适的url。我这个办法是用来节约我的魔法的流量的。 1.迅雷 1.1 打开迅雷，点击右上角的“新建”： 1.2 把你要下载的资源的url复制过来，请注意观察，在url后面我添加了参数，也就是添加了“?download=tr

实用篇| huggingface网络不通

之前文章《Transformer原理》中介绍过,Transformers 是由 Hugging Face 开发的一个包，支持加载目前绝大部分的预训练模型。随着 BERT、GPT 等大规模语言模型的兴起，越来越多的公司和研究者采用 Transformers 库来构建应用。 Hugging Face是一家美国公司，专门开发用于构建机器学习应用的工具。该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的tra

Linux设置Huggingface镜像代理

打开终端（Terminal）。使用 vim 编辑 .bashrc 文件：vim ~/.bashrc 在 vim 中，按 G 键移动到文件的末尾，然后按 o 键插入新的一行。输入以下内容：export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 按 Esc 键退出插入模式，然后输入 :wq 并按 Enter 保存并退出 vim。执行以下命令使配置立即生效： sour

huggingface 笔记：device_map

1 基本映射方法设计设备映射时，可以让Accelerate库来处理设备映射的计算通过设置device_map为支持的选项之一（"auto"、 "balanced"、 "balanced_low_0"、 "sequential"）；或者如果想更精确地控制每一层应该去哪里，也可以自己创建一个设备映射 "auto" 和 "balanced"在所有可用的GPU上均匀分配模型"balanced_lo

huggingface 笔记：PretrainModel

1 from_pretrained 从预训练模型配置中实例化一个 PyTorch 预训练模型默认情况下，模型使用 model.eval() 设置为评估模式（Dropout 模块被禁用）要训练模型，应该首先使用 model.train() 将其设置回训练模式 1.1 主要参数 pretrained_model_name_or_path 需要加载的模型，可以是：一个字符串，huggingfa

huggingface笔记：使用accelerate加速

1 介绍随着模型规模的增大，并行处理已成为在有限硬件上训练大型模型和提高训练速度的重要策略。Hugging Face 创建了Accelerate库，帮助用户在任何类型的分布式环境中轻松训练Transformers模型，无论是单机多GPU还是跨多机的多GPU 2 创建Accelerator对象 from accelerate import Acceleratoraccelerator

第十四节 huggingface的trainner的_inner_training_loop函数源码解读

文章目录前言一、self.get_train_dataloader()函数1、self.get_train_dataloader()函数完整源码2、dataset与dataloadera、dataset与dataloader来源b、dataset与dataloader处理c、self._get_collator_with_removed_columns()函数获得collate_fn 3、

GitHub和huggingface镜像网站

GitHub镜像网站 gitclone 如果网络原因打不开GitHub的话，可以用这个网站进行克隆项目，将克隆代码修改一下 git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 修改 git clone https://gitclone.com/github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

第十三节 huggingface的trainner解读与Demo

文章目录前言一、trainer和TrainingArguments训练与预测完整Demo1、数据构建2、TrainingArguments构建3、Trainer初始化4、模型训练5、模型推理6、完整demo代码7、完整运行结果二、辅助函数1、yield返回内容2、迭代器中断恢复迭代demo3、yield from结构4、torch.Generator()的状态generator.get_

如何在huggingface上申请下载使用llama2/3模型

1. 在对应模型的huggingface页面上提交申请搜索对应的模型型号登录huggingface，在模型详情页面上，找到这个表单，填写内容，提交申请。需要使用梯子，country填写梯子的位置吧(比如美国）等待一小时左右，会有邮件通知。创建access token 在huggingface上登录后，点击头像，选择setting，点击左侧的access tokens，新建一个，然