使用不带IPyWidgets的huggingface transformers - 腾讯云开发者社区

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使用 HuggingFace Transformers创建自己的搜索引擎

使用像HuggingFace这样的工具，将句子或段落转换成向量，可以用于语义相似等自然语言处理任务，这是前所未有的简单。使用最新的技术和语言模型重构我的代码将使其性能更好。...在本教程中，我将解释如何使用HuggingFace Transformers库、Non-Metric Space库和Dash库来构建一个新的和改进的自动侍酒师。...Transformers 如果你在过去的一年中参与了自然语言处理(NLP)领域，你可能已经听说过HuggingFace?。...pip install transformers 在本例中，我将使用distilBERT-base-uncase模型，因为它与我们的用例、语义相似性表现良好。它将文本转换为768维的向量。...如果你不想使用distilBERT，可以使用所有的HuggingFace模型来寻找句子相似度。这个模型是未知的，这意味着它不区分大小写。关于模型的详细信息，请查阅官方文件。

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Huggingface Transformers实现张量并行的小坑 setget_output_embeddings

transformers 库里实现的很多模型会有这么两个函数 get_output_embeddings和 get_output_embeddings。...self.lm_head = new_embeddings def get_output_embeddings(self): return self.lm_head 默认情况下，大模型的输入和输出的...vocab 是保持一致的，所以如果传入的 embedding 的大小变化了，默认也会让 lm_head 发生变化。...但是在实现张量并行的时候，我们通常会使用如下方式来初始化lm_head from fairscale.nn.model_parallel.layers import ( ParallelEmbedding...所以一种粗暴的解决办法就是把get_output_embeddings的输出改为 None 即可，如下： def get_output_embeddings(self): return

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使用扩散模型从文本生成图像

有了gpu下面就是要安装包： diffusers==0.2.4 — 这是我们主要的包 transformers — 这个是抱脸的成名的基础包 scipy — 科学计算的 ftfy — 处理一些文本编码问题...ipywidgets>=7,的一个小组件的基础包 torch —这个就不用说了 colab也已经安装了 pillow — 处理图片的 colab也带了所以我们只要用下面命令安装就可以了...pip install transformers scipy ftfy !...pip install "ipywidgets>=7,<8" 我们安装ipywidgets的目的是在 Google Colab 上启用外部的小部件 # enabling widgets (to be...我们也可以调整一些参数，例如 guide_scale、step和设置随机种子（用于确定性输出），来控制我们的模型输出，具体的更详细的使用方式请看： https://huggingface.co/blog

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30分钟吃掉ipywidgets交互工具

ipywidgets 是一个在jupyter notebook 中开发用户交互界面的简单工具。可以用它来做机器学习模型的演示，构建数据分析dashboard，或者做一些小工具。...⚫️ 方便调试：ipywidgets和代码一起直接在jupyter中展示和运行， all in one notebook。 ⚫️ 便于分享：任何可以托管notebook的环境都可以使用和展示它。...大多数的ipywidgets应用一般由如下最常用的基础模块构成。...的使用方法。...transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification") @widgets.interact_manual(text=

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使用扩散模型从文本生成图像

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使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline)

使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline) huggingface的transformers在我写下本文时已有...这一套全家桶使得整个使用BERT类模型机器学习流程变得前所未有的简单。不过，目前我在网上没有发现比较简单的关于整个一套全家桶的使用教程。所以写下此文，希望帮助更多人快速上手。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 在此我指定使用2号GPU，可根据需要调整 import torch from transformers...使用datasets读取数据集下面的代码读取原始数据集的train部分的前40000条作为我们的训练集，40000-50000条作为开发集（只使用这个子集已经可以训出不错的模型，并且可以让训练时间更短...到此我们的huggingface全家桶就大功告成了~ 本文的完全代码可以直接在这里找到：https://github.com/blmoistawinde/hello_world/blob/master/

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一文看懂使用HuggingFace的完整拼图

对于开发者而言，HuggingFace 提供了简单易用的 Transformers API，这是一套基于 Python 的工具库，使开发者能够轻松地将最先进的 LLM 快速集成到自己的应用程序中。...2.使用HuggingFace模型入门 HuggingFace的Transformer API 提供了简单的方法，以较少的代码来集成预训练模型，并直接应用到项目中。 2.1....安装Transformer： pip install transformers 2.2 使用预训练模型，找到一个模型并在 Python 代码中使用它例如，为文本分类加载 BERT: from transformers...HuggingFace makes working with transformers easy because") print(result) 示例3....示例：使用 gpt-3 生成博客文章内容 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer # 加载预先训练的 GPT 模型和标记器

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中文环境下使用 huggingface 模型替换 OpenAI的Embedding 接口

OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。...两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。...但是OpenAI的文本嵌入接口对中文的支持并不好，社区经过实践，对中文支持比较好的模型是Hugging face上的 ganymedenil/text2vec-large-chinese。...具体可以参见：https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/discussions/3 ，作者采用的训练数据集是中文STS-B数据集...运行容器 docker run -p 5000:5000 -d hf_model_server 访问http://localhost:5000 通过从0.14版本引入的 Nuget 包 Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AI.HuggingFace

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Huggingface🤗NLP笔记3：Pipeline端到端的背后发生了什么

「HuggingfaceNLP笔记系列-第3集」最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍，惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程，于是决定记录一下学习的过程...端到端的背后发生了什么在第1集中（HuggingfaceNLP笔记1：直接使用pipeline，是个人就能玩NLP），我们介绍了直接使用Huggingface的pipeline来轻松使用Transformer...我们再来查看一下通过AutoModel加载的DistillBertModel模型的输入：https://huggingface.co/transformers/master/model_doc/distilbert.html...，带有Head的Model，跟不带Head的Model，输出的东西是不一样的。...可以顺便看看，加了这个 SequenceClassification Head的DistillBertModel的文档，看看其输入和输出： https://huggingface.co/transformers

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5分钟NLP：HuggingFace 内置数据集的使用教程

对于NLP 爱好者来说HuggingFace肯定不会陌生，因为现在几乎一提到NLP就会有HuggingFace的名字出现，HuggingFace为NLP任务提供了维护了一系列开源库的应用和实现，虽然效率不是最高的...安装这一步非常简单，我们将使用两个开源库。 pip install transformers datasets 数据集提供的方法通过文档我们看到了一些主要方法。...使用数据集对象这里的数据集并不是使用传统的 csv 或 excel 格式，而是使用对象形式，该对象以某种结构存储数据集的元数据。...数据集对象的查询的在语法上与使用 Pandas DataFrame 的操作非常相似。以下是一些可用于获取有关对象的更多信息的方法。...HuggingFace 提供的预训练模型对自己的数据集进行微调时，使用自定义数据集会非常方便。

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AIGC：从文本生成图像（DALLE ，Stable Diffusion）

二、使用diffusers package从文本prompt生成图像首先，使用diffusers包从文本生成图像，我们要有一个GPU，可以使用google的colab，但是常规的colab由于RAM有限制...这里我们使用自己的GPU服务器。...然后，要安装如下package： diffusers==0.2.4 — 这是我们主要使用的包 transformers — 这个是Hugging Face的成名基础包 scipy — 科学计算的...ftfy — 处理一些文本编码问题 ipywidgets>=7,的一个小组件的基础包 torch —这个就不用说了 pillow — 处理图片的...pip install transformers scipy ftfy !

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BERT可视化工具bertviz体验

它可以通过支持大多数Huggingface 模型，可以简单地通过 Python API 在 Jupyter 或 Colab 笔记本中运行。...visualizing-the-inner-workings-of-attention-60a16d86b5c1 安装命令 pip安装 pip install bertviz 其他依赖安装 pip install jupyterlab pip install ipywidgets...可视化例子构建数据与模型 from bertviz import head_view, model_view from transformers import BertTokenizer, BertModel...用法：将鼠标悬停在可视化左侧的任何标记上，以过滤来自该标记的注意力。然后单击悬停时显示的加号图标。这暴露了用于计算注意力权重的查询向量、关键向量和其他中间表示。...from bertviz.transformers_neuron_view import BertModel, BertTokenizer from bertviz.neuron_view import

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4张图片就可以微调扩散模型

为了确保训练过程的效率并避免潜在的瓶颈，强烈建议使用高性能GPU。如果没有GPU，我们可以直接使用Google Colab，他就可以满足本文的需求。...pip install -qq "ipywidgets>=7,<8" !pip install -qq bitsandbytes !...pip install huggingface_hub 为了更快、更节省内存的训练，特别是如果使用特定类型的gpu (T4、P100、V100、A100)，还可以选择安装以下组件: Xformers:提供高效...transformers 组件的库。...我们将使用他来下载上面的4个图片 urls = [ "https://huggingface.co/datasets/Entreprenerdly/finetunestablediffusion

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使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程

在本文中，我们将使用Huggingface来进行完整的RLHF训练。 RLHF由以下阶段组成: 特定领域的预训练:微调预训练的型语言模型与因果语言建模目标的原始文本。...该模型也类似于典型的序列到序列模型。然而，它不是为响应提示而设计的。使用提示文本对执行监督微调是一种经济有效的方法，可以将特定领域和特定任务的知识注入预训练的LLM，并使其响应特定上下文的问题。...下面是使用HuggingFace进行监督微调的实现。这个步骤也被称为指令微调。这一步的结果是一个类似于聊天代理的模型(LLM)。...奖励模型使用由人类注释专家标记的偏好数据作为输入。下面是训练奖励模型的代码。...具体来说就是将使用奖励模型来调整监督模型的输出，使其产生类似人类的反应。研究表明，在存在高质量偏好数据的情况下，经过RLHF的模型优于SFT模型。

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ACT-1：使用 Action Transformers 构建 AI 的未来

这种新模型经过训练可以使用现有的所有软件工具、API 和 Web 应用程序，该公司认为，通用智能最清晰的框架是一个可以做人类在计算机前可以做的任何事情的系统。...目前，Adept的最新成果ACT-1还没有对外开放使用，但可以在官网排队了。...办公软件的操作demo，感觉，微软的office 365 copilot实现的功能只是ACT-1的子集。...有了AI作为助手，各领域的进展将被加速使用ACT-1模型的AI助手，不仅是一个执行任务的工具，更是一种交互方式，在语音、语言的交互下，每个个体的能量都将被放大，正如Adept所认为的，AI与人不是替代与被替代的关系...总的来说，Adept AI 推出 ACT-1 是人工智能和自动化领域令人兴奋的进展，未来如何使用它来使我们与计算机的交互更加自然和高效将是一件有趣的事情。

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使用HuggingFace实现 DiffEdit论文的掩码引导语义图像编辑

如果您想对实际图像进行轻微调整而不需要完全修改它，那么使用DiffEdit是非常有效的。从上图中可以看到，只有水果部分被梨代替了。这是一个非常惊人的结果!...作者提供了整个DiffEdit过程的良好可视化表示。这篇论文中，生成遮蔽掩码似乎是最重要的步骤，其他的部分是使用文本条件进行扩散过程的调节。...使用掩码对图像进行调节的方法与在“Hugging face”的In-Paint 实现的想法类似。...1、掩码创建:这是DiffEdit过程的第一步对于第一步，论文中有更详细的解释，我们这里只看重点提到的部分- 使用不同的文本条件(参考文本和查询文本)对图像去噪，并从结果中取差异。...2、将掩码扩散的流程替换为inpaint的流程在diffusers库中有一个叫做inpaint pipeline的特殊管道，所以我们可以使用它来执行掩码扩散。

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CloudStudio之ComfyUI上使用Wan2.1输出高质量视频

今天咋们就使用CloudStudio是一个免费提供10000分钟的开箱及用的一个AI应用平台，可免费运行T4显卡，滴滴滴，快上车。...1 环境准备浏览器打开Cloud Studio的官网Cloud Studio使用微信等账号登录网站后，点击“高性能工作空间”点击右侧“新建”按钮。选择“基础型”或“HAI进阶型”。...torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2/root/miniforge3/envs/python-3.11.11/bin/pip install diffusers==0.30.0 transformers...0.0.21 sentencepiece==0.2.0/root/miniforge3/envs/python-3.11.11/bin/pip install python-multipart==0.0.13 ipywidgets...由此引发的任何问题，作者概不负责！

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使用🤗Transformers进行NLP的数据增广的4种常用方法

在这篇文章中，我将介绍我们如何使用Transformers库和预训练模型，如BERT, GPT-2, T5等，以轻松地增加我们的文本数据。...当我们为此使用 ML 模型时，它会生成与原始句子相同但单词不同的句子。Huggingface 的模型中心提供了各种预训练模型，例如 Google T5、Facebook NMT（神经机器翻译）等。...在下面的代码中，我使用 T5-base 进行英语到德语的翻译，然后使用 Bert2Bert 模型进行德语到英语的翻译 ....，但使用了不同的词和不同的顺序！...随机替换在这种技术中，我们用一个新词替换一个随机词，我们可以使用预先构建的字典来替换同义词，或者我们可以使用像 BERT 这样的预训练模型。这里我们再次使用“fill-mask”管道。

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Spring Boot接入HuggingFace Transformers通用大模型java代码示例

-- 使用与Transformers兼容的TensorFlow版本 --> 确保替换为最新版本的Transformers库和与其兼容的...例如，这里以加载预训练的BERT模型为例： import com.huggingface.transformers.BertConfig; import com.huggingface.transformers.BertForSequenceClassification...; import com.huggingface.transformers.BertTokenizer; import com.huggingface.transformers.PretrainedConfig...; import com.huggingface.transformers.PreTrainedModel; import com.huggingface.transformers.PreTrainedTokenizer...应用模型进行预测在您的业务逻辑中，可以使用加载好的模型和tokenizer对输入文本进行处理和预测。

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一键控制10万多个AI模型，HuggingFace给类ChatGPT模型们做了个「APP Store」

具体来说，HuggingGPT 在收到用户请求时使用 ChatGPT 进行任务规划，根据 HuggingFace 中可用的功能描述选择模型，用选定的 AI 模型执行每个子任务，并根据执行结果汇总响应。...和 HuggingGPT 理念类似，他们推出了一个新的 API——HuggingFace Transformers Agents。...在发布的同时，HuggingFace 就放出了 Colab 地址，任何人都可以上手一试： https://huggingface.co/docs/transformers/en/transformers_agents...简而言之，它在 transformers 之上提供了一个自然语言 API：首先定义一套策划的工具，并设计了一个智能体来解释自然语言和使用这些工具。...) 文本摘要：用一个或几个句子来概括一个长文本（BART）翻译：将文本翻译成给定的语言（NLLB）这些工具集成在 transformers 中，也可以手动使用： from transformers

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使用 HuggingFace Transformers创建自己的搜索引擎

Huggingface Transformers实现张量并行的小坑 setget_output_embeddings

使用扩散模型从文本生成图像

30分钟吃掉ipywidgets交互工具

使用扩散模型从文本生成图像

使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline)

一文看懂使用HuggingFace的完整拼图

中文环境下使用 huggingface 模型替换 OpenAI的Embedding 接口

Huggingface🤗NLP笔记3：Pipeline端到端的背后发生了什么

5分钟NLP：HuggingFace 内置数据集的使用教程

AIGC：从文本生成图像（DALLE ，Stable Diffusion）

BERT可视化工具bertviz体验

4张图片就可以微调扩散模型

使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程

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使用HuggingFace实现 DiffEdit论文的掩码引导语义图像编辑

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Spring Boot接入HuggingFace Transformers通用大模型java代码示例

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