transformers专题

Transformers和Langchain中几个组件的区别

1.对于Transformers框架的介绍 1.1 介绍： transformers 是由 Hugging Face 开发的一个开源库，它提供了大量预训练模型，主要用于自然语言处理（NLP）任务。这个库提供的模型可以用于文本分类、信息抽取、问答、文本生成等多种任务。 1.2 应用场景：文本分类：使用 BERT、RoBERTa 等模型进行情感分析、意图识别等。命名实体识别（NER）：使用序列

自然语言处理领域的明星项目推荐：Hugging Face Transformers

在当今人工智能与大数据飞速发展的时代，自然语言处理（NLP）已成为推动科技进步的重要力量。而在NLP领域，Hugging Face Transformers无疑是一个备受瞩目的开源项目。本文将从项目介绍、代码解释以及技术特点等角度，为您深入剖析这一热门项目。一、项目介绍 Hugging Face Transformers是一个包含众多NLP领域先进模型的开源项目，由Hugging F

transformers datasets

☆ 问题描述在进行自然语言处理项目时，经常需要加载和处理不同的数据集。为了简化这一过程，我们可以使用datasets库来方便地加载、切分、查看和处理数据。本解决方案提供了如何使用datasets库加载、查看和处理数据的详细示例，包括如何加载在线数据集、切分数据集、选择和过滤数据、数据映射和保存等操作。 ★ 解决方案 # load online datasetsdatasets = loa

论文阅读--Cross-view Transformers for real-time Map-view Semantic Segmentation

一种新的2D维度的bev特征提取方案，其通过引入相机先验信息（相机内参和外参）构建了一个多视图交叉注意力机制，能够将多视图特征映射为BEV特征。 cross view attention：BEV位置编码+由根据相机标定结果（内参和外参）演算得到的相机位置编码+多视图特征做attention得到整体上文章的网络前端使用CNN作为特征抽取网络，中端使用CNN多级特征作为输入在多视图下优化BEV特

transformers Tokenizer

☆ 问题描述 Tokenizer的学习笔记（Tokenizer is all you need） Tokenizer用于数据预处理 - 分词 - 构建词典 - 数据转换 - 数据填充与截断现在Tokenizer可以做到上面的所有事情。 ★ 解决方案 Tokenizer的基本使用 # 导入Tokenizerfrom transformers import AutoTokenizer#

【CVPR2021】LoFTR：基于Transformers的无探测器的局部特征匹配方法

LoFTR：基于Transformers的局部检测器 0. 摘要我们提出了一种新的局部图像特征匹配方法。我们建议先在粗略级别建立像素级密集匹配，然后再在精细级别细化良好匹配，而不是按顺序进行图像特征检测、描述和匹配。与使用成本体积搜索对应关系的密集方法相比，我们在 Transformer 中使用自注意力层和交叉注意力层来获得以两个图像为条件的特征描述符。Transformer 提供的全局

代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[07]

一、背景 0、Hybrid Transformer 论文解读 1、代码复现|Demucs Music Source Separation_demucs架构原理-CSDN博客 2、Hybrid Transformer 各个模块对应的代码具体在工程的哪个地方 3、Hybrid Transformer 各个模块的底层到底是个啥（

transformers 不同精度float16、bfloat16、float32加载模型对比

参考： https://github.com/chunhuizhang/pytorch_distribute_tutorials/blob/main/tutorials/amp_autocast_mixed_precision_training.ipynb from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerdevice =

[大模型]XVERSE-MoE-A4.2B Transformers 部署调用

XVERSE-MoE-A4.2B介绍 XVERSE-MoE-A4.2B 是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型（Large Language Model），使用混合专家模型（MoE，Mixture-of-experts）架构，模型的总参数规模为 258 亿，实际激活的参数量为 42 亿，本次开源的模型为底座模型 XVERSE-MoE-A4.2B，主要特点如下：模型结构：XVERSE

【AI大模型】Transformers大模型库（八）：大模型微调之LoraConfig

目录一、引言二、LoraConfig配置参数 2.1 概述 2.2 LoraConfig参数说明 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

代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[04]

一、背景 0、Hybrid Transformer 论文解读 1、代码复现|Demucs Music Source Separation_demucs架构原理-CSDN博客 2、Hybrid Transformer 各个模块对应的代码具体在工程的哪个地方 3、Hybrid Transformer 各个模块的底层到底是个啥（

6.Hugging Face Transformers 快速入门

Hugging Face Transformers 库独特价值丰富的预训练模型：提供广泛的预训练模型，如BERT、GPT、T5等，适用于各种NLP任务。易于使用：设计注重易用性，使得即使没有深厚机器学习背景的开发者也能快速上手。最新研究成果的快速集成：经常更新，包含最新的研究成果和模型。强大的社区支持：活跃的社区不断更新和维护库，提供技术支持和新功能。跨框架兼容性：支持多种深度学习框架，如Py

【AI大模型】Transformers大模型库（七）：单机多卡推理之device_map

目录一、引言二、单机多卡推理之device_map 2.1 概述 2.2 自动配置，如device_map="auto" 2.2 手动配置，如device_map="cuda:1" 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

transformers库的模型在加载之后，重新设置device_map=auto

from accelerate import infer_auto_device_map, dispatch_modeldevice_map = infer_auto_device_map(model, dtype=torch.bfloat16)model = dispatch_model(model, device_map=device_map)

【BUG】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘transformers‘

已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘transformers‘ 欢迎来到英杰社区https://bbs.csdn.net/topics/617804998https://bbs.csdn.net/topics/617804998 欢迎来到我的主页，我是博主英杰，211科班出身，就职于医

[大模型]CharacterGLM-6B Transformers部署调用

环境准备在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器，如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8 接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。 pip换源和安装依赖包 #升级pippython -m pip install --upgrade pip#更换

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

【AI大模型】Transformers大模型库（三）：特殊标记（special tokens）

目录一、引言二、特殊标记（special tokens） 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 10

【AI大模型】Transformers大模型库（四）：AutoTokenizer

目录一、引言二、自动分词器（AutoTokenizer） 2.1 概述 2.2 主要特点 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 10

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

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 10

【transformers】pytorch基础

传送门：https://transformers.run/c2/2021-12-14-transformers-note-3/ pytorch基础知识 tensor ：张量。需要知道的内容：张量构建张量计算自动微分形状调整广播机制索引与切片升降维度 Tensor 张量：理解成高纬度的向量就完事。构造向量：使用torch.tensor()torch.from_numpy进行构

simCSE句子向量表示(1)-使用transformers API

SimCSE SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. Gao, T., Yao, X., & Chen, D. (2021). SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings. arXiv preprint arXiv:2104.08821.

ROCm上来自Transformers的双向编码器表示（BERT）

14.8. 来自Transformers的双向编码器表示（BERT） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai) 代码 import torchfrom torch import nnfrom d2l import torch as d2l#@savedef get_tokens_and_segments(tokens_a, tokens_b=None)

如何使用 Hugging Face 的 Transformers 库来下载并使用一个qwen1.5的预训练模型[框架]

要使用Hugging Face的Transformers库下载并使用Qwen1.5预训练模型，你可以按照以下步骤操作： 1.安装Transformers库：确保你已经安装了transformers库的最新版本，至少是4.37.0，因为Qwen1.5已经被集成到这个版本中。如果还没有安装，可以使用以下命令安装： pip install transformers 2.导入必要的模块：在P

Big Bird: Transformers for Longer Sequences论文详解

文章目录 Big Bird大鸟模型论文要解决问题解决方法随机注意力固定窗口注意力全局注意力复杂度分析实验三种注意力的消融实验。语言模型对比roberta、longformerQA问题中对比longformer长文本分类任务文章摘要任务基因语言模型实验如有问题欢迎指出，参考论文https://arxiv.org/abs/2007.14062 Big Bird大鸟模型论文要解决