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huggingface 大模型源码是什么

  • 【peft】huggingface大模型加载多个LoRA并随时切换

    参考Multi Adapter support 要求 peft=0.3.0 在加载第一个适配器时，可以通过 PeftModel.from_pretrained 方法并指定 adapter_name 参数来给它命名。否则，将使用默认的适配器名称 default 。 要加载另一个适配器，请使用 PeftModel 的 load_adapter() 方法，例如： model.load_adapter(peft_model_path, adapter_na

    2024年02月10日
    阅读 14
  • 通过git clone批量下载huggingface模型和数据集

    通过git clone批量下载huggingface模型和数据集

    想要下载huggingface的模型，却发现只能一个个文件下载非常不方便，又或者官方提供的api不好用或者下载不下来，这里提供一个通过git clone一次性下载整个数据集/模型下来的高效方法。 如果不使用代理clone非常慢，可以选择先配置git全局代理。在terminal中执行如下命令： 或在

    2024年02月11日
    阅读 33
  • HuggingFace过去七天最流行的AI模型一览——预训练大模型绝对王者

    HuggingFace过去七天最流行的AI模型一览——预训练大模型绝对王者

    HuggingFace是目前最火热的AI社区，很多人称之为AI模型的GitHub。包括Google、微软等很多知名企业都在上面发布模型。 HuggingFace简介：https://www.datalearner.com/blog/1051636550099750 而HuggingFace上提供的流行的模型也是大家应当关注的内容。本文简单介绍一下2023年4月初的七天（当然包括

    2024年02月06日
    阅读 23

  • centOs安装git-lfs并下载huggingface模型

    hf模型都是用git-lfs托管的，可以直接git下载的，天才第一步： 1、安装git-lfs 2、直接git clone 3、测试模型opt-1.3b

    2024年02月12日
    阅读 17

  • [AI]如何让语言模型LLMs流式输出：HuggingFace Transformers实现

    HugginFace Transforms是一个非常方便的库，集成了非常多SOTA的模型，包含：LLAMA, GPT, ChatGLM Moss，等。目前基本上主流的方案都是基于HugginFace Transforms这个框架实现的。以前如果要流式输出需要自己去改模型底层的推理逻辑。 如ChatGLM，自己实现的流式输出如下： hugging face也注意到

    2024年02月16日
    阅读 14
  • 通过clone的方式，下载huggingface中的大模型（git lfs install）

    通过clone的方式，下载huggingface中的大模型（git lfs install）

    1、如图：可以手动一个个文件下载，但是那样太慢了，此时，可以点击下图圈起来的地方。 2、点击【Clone repository】，在命令行中，输入【git lfs install】（安装了这个，才会下载大文件，不然图中的.bin文件都是不会被下载的） 3、再git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b，在

    2024年02月10日
    阅读 9
  • [linux] huggingface transformers 如何下载模型至本地 & git lfs install 报错

    [linux] huggingface transformers 如何下载模型至本地 & git lfs install 报错

    bert-base-uncased at main 但是 git lfs install 的时候报错。 于是查了一下。。。。安装lfs是要这样：  You can\\\'t directly use Instead of that, you can use these commands to download and install (you have to download it before installing). 网络不好mac报错：重新安了一下brew install git-lfs。。 如果失败，则。。。可能

    2024年02月10日
    阅读 13
  • 【AI之路】使用Jan.ai在本地部署大模型开启AI对话（含通过huggingface下载大模型，实现大模型自由）

    【AI之路】使用Jan.ai在本地部署大模型开启AI对话（含通过huggingface下载大模型，实现大模型自由）

    2023年是AIGC元年。以后，每个人多少都会接触到GPT带来的变化。别人都在用，我们也不能落下。ChatGPT咱用不了，可以用国内的各种大模型。另外，我们还可以把大模型放到本地电脑上运行，不信？咱往下看！ 使用Jan.ai在本地调用大模型进行对话 下面就让我们的主角登场。

    2024年02月02日
    阅读 21
  • Google DeepMind发布Imagen 2文字到图像生成模型；微软在 HuggingFace 上发布了 Phi-2 的模型

    Google DeepMind发布Imagen 2文字到图像生成模型；微软在 HuggingFace 上发布了 Phi-2 的模型

    🦉 AI新闻 🚀 Google DeepMind发布Imagen 2文字到图像生成模型 摘要 ：谷歌的Imagen 2是一种先进的文本到图像技术，可以生成与用户提示紧密对齐的高质量、逼真的图像。它通过使用训练数据的自然分布来生成更逼真的图像，而不是采用预先编程的风格。该技术还改善了图像-标题

    2024年02月04日
    阅读 12
  • 【Linux】【chatGLM-6B】如何从huggingface上下载chatGLM-6B模型于centos系统

    【Linux】【chatGLM-6B】如何从huggingface上下载chatGLM-6B模型于centos系统

    从 https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases 这个网址上选择以下框框中的内容进行下载 tar -zxvf git-lfs-linux-amd64-v2.12.1.tar.gz sudo ./install.sh 输入如下代码开始下载： git lfs clone https://huggingface.co/chatglm-6b 直接git clone下载的文件都特别小，不像是完整版的

    2024年02月12日
    阅读 12
  • elasticsearch 内网下如何以离线的方式上传任意的huggingFace上的NLP模型（国内避坑指南）

    elasticsearch 内网下如何以离线的方式上传任意的huggingFace上的NLP模型（国内避坑指南）

            es自2020年的8.x版本以来，就提供了机器学习的能力。我们可以使用es官方提供的工具eland，将hugging face上的NLP模型，上传到es集群中。利用es的机器学习模块，来运维部署管理模型。配合es的管道处理，来更加便捷的处理数据。         但是在国内操作，根据官方文档

    2024年02月05日
    阅读 32

  • LLM-LLaMA：手动模型转换与合并【Step 1: 将原版LLaMA模型转换为HF(HuggingFace)格式；Step 2: 合并LoRA权重，生成全量模型权重】

    准备工作 运行前确保拉取仓库最新版代码： git pull 确保机器有足够的内存加载完整模型（例如7B模型需要13-15G）以进行合并模型操作。 务必确认基模型和下载的LoRA模型完整性，检查是否与SHA256.md所示的值一致 ，否则无法进行合并操作。原版LLaMA包含： tokenizer.model 、 tokeni

    2024年02月13日
    阅读 34

  • huggingface如何使用ssh命令，下载数据集或者模型 比如：git clone git@hf.co:openchat/openchat_8192

    今天抽空整理了一下笔记。 #linux服务器中，使用ssh下载huggingface模型或者数据集 1.访问huggingface个人主页（profile）里的settings https://huggingface.co/settings/profile 2.点击左侧：SSH AND GPG keys 先开始准备工作： 准备工作：https://huggingface.co/docs/hub/security-git-ssh#generating-a-new-ssh-keypair 准备

    2024年02月12日
    阅读 10
  • HuggingFace简明教程

    HuggingFace简明教程

    视频链接：HuggingFace简明教程,BERT中文模型实战示例.NLP预训练模型,Transformers类库,datasets类库快速入门._哔哩哔哩_bilibili 什么是huggingface？huggingface是一个开源社区，它提供了先进的NLP模型，数据集，以及其他便利的工具。 数据集：Hugging Face – The AI community building the future.  这

    2024年01月30日
    阅读 13
  • 修改huggingface的缓存路径

    修改huggingface的缓存路径

    最近查了一下C盘爆满的原因，发现了huggingface的缓存文件这个罪魁祸首。 每次 远程导入 模型 、 数据集 时，都会启用huggingface的缓存机制，将整个大文件下载至 缓存目录 中，从而保证下一次加载时非常快速。 我们可以发现，默认的缓存目录就是设置在C盘。 下面是更改存放

    2024年02月08日
    阅读 13

  • 使用HuggingFace进行情感分类

    1.安装transformers !pip install transformers 2.调用接口进行情感分析 [{\\\'label\\\': \\\'POSITIVE\\\', \\\'score\\\': 0.9934802055358887}] [{\\\'label\\\': \\\'NEGATIVE\\\', \\\'score\\\': 0.6318379640579224}]

    2024年02月13日
    阅读 14

  • 调研：huggingface-diffusers

    Diffusers是集成state-of-the-art预训练diffusion模型库，用于生成图像、音频甚至3D结构。 Diffusers库注重可用性而非高性能。 Diffusers主要提供三项能力： State-of-the-art diffusion pipelines，低代码推理。 Interchangeable noise schedulers，便于平衡生成速度和质量。 Pretrained models，构建自己的dif

    2024年02月07日
    阅读 8

  • huggingface transformers库中LlamaForCausalLM

    新手入门笔记。 LlamaForCausalLM 的使用示例，这应该是一段推理代码。 参考： Llama2 https://huggingface.co/docs/transformers/v4.32.1/en/model_doc/llama2#transformers.LlamaForCausalLM

    2024年02月09日
    阅读 33

  • LLM-LLaMA：使用Huggingface提供的脚本文件，对原始的LLaMA-13B转换为Huggingface的格式

    使用Huggingface提供的脚本文件，对原始的 LLaMA-13B 转换为Huggingface的格式，具体的脚本文件在此处。下面是运行的命令（假设下载的原始文件位于 ./ 下，希望转换后的路径为 ./converted ）：   convert_llama_weights_to_hf.py

    2024年02月11日
    阅读 18
  • Stable Diffusion实现之 Huggingface

    Stable Diffusion实现之 Huggingface

    Stable Diffusion AI是指将Stable Diffusion模型应用于人工智能领域的相关技术和方法。通常情况下，Stable Diffusion AI主要用于金融、投资等领域，并且广泛应用于期权定价、风险管理等方面。其应用范围也在不断扩大，目前已经被用于自然语言处理、图像处理等领域。 在金融和投资领

    2024年02月10日
    阅读 7