随着人工智能技术的发展，大规模预训练模型如Qwen-72B等逐渐成为研究和应用的重点。本篇博客旨在提供一份详细的指南，帮助Python开发者们在自己的环境中顺利配置并使用Qwen-72B大模型。请注意：由于Qwen-72B这一模型目前并未公开存在，所以以下内容仅为假设性描述，实际上你需要替换为

TransformersHuggingFaceTransformer提供了模型的加载、推理、微调接口，使用该库可以轻松完成自然语言模型的部署微调工作，其有继承自AutoClass的四个最为常见的接口，且调用方式均为AutoClass.from_pretrain("model_name")：AutoTokenizer:用于文本分词AutoFeatureExtractor:用

最近有很多小伙伴问我，之前从事的其他领域的编程，现在想要学习AI大模型开发的相关技能，不知道从哪下手，应该学习些什么，下面四个是我认为从事大模型开发，必须掌握的四个开源工具，大家可以作为参考：1、HuggingFace（抱抱脸）HuggingFace是现在最大的AI开源社区，里面提供了很多的预训

【背景】ollama的pull命令可以直接pullollama列表中现有的模型，但是ollama可以直接pull的模型大都是英语偏好（llama2有直接可以pull的chinese版本），而huggingface上则有大量多语种训练的模型，如果能直接使用huggingface上的gguf开源模型，那就自由多了，本篇介绍方法。【命令】

问题服务器没法下载外网数据导致huggingface的load_dataset下载失败。解决方法没找到load_dataset的源代码，想办法本地下载并上传到服务器，服务器从本地使用数据集。示例：dataset=load_dataset("mit-han-lab/pile-val-backup",split="validation")将该路径下的文件下载到本

我们很高兴官宣发布langchain_huggingface，这是一个由HuggingFace和LangChain共同维护的LangChain合作伙伴包。这个新的Python包旨在将HuggingFace最新功能引入LangChain并保持同步。源自社区，服务社区目前，LangChain中所有与HuggingFace相关的类都是由社区贡

我们很高兴地宣布，我们正在与Wiz合作，目标是提高我们平台和整个AI/ML生态系统的安全性。Wiz研究人员与HuggingFace就我们平台的安全性进行合作并分享了他们的发现。Wiz是一家云安全公司，帮助客户以安全的方式构建和维护软件。随着这项研究的发布，我们将借此机会重点介绍

1、Transformers库transformer系的各种LLM模型被封装在了Transformers库里（后来又有了其他很多模型），直接调用就能下载模型并使用。核心是用pipline（pipeline()函数是使用预训练模型进行推理的最简单方式。它能够跨不同模态处理多种任务），然后指定模型，输入，输出。这个pipeline跟pytorch

本文是Ryght团队的客座博文。Ryght是何方神圣？Ryght的使命是构建一个专为医疗保健和生命科学领域量身定制的企业级生成式人工智能平台。最近，公司正式公开了Ryght预览版平台。当前，生命科学公司不断地从各种不同来源(实验室数据、电子病历、基因组学、保险索赔、药学、

介绍Meta公司的Llama3是开放获取的Llama系列的最新版本，现已在HuggingFace平台发布。看到Meta持续致力于开放AI领域的发展令人振奋，我们也非常高兴地全力支持此次发布，并实现了与HuggingFace生态系统的深度集成。Llama3提供两个版本：8B版本适合在消费级GPU上高

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欢迎阅读《HuggingFaceTransformers萌新完全指南》，本指南面向那些意欲了解有关如何使用开源ML的基本知识的人群。我们的目标是揭开HuggingFaceTransformers的神秘面纱及其工作原理，这么做不是为了把读者变成机器学习从业者，而是让为了让读者更好地理解transformers从而能

HuggingFace是一个在自然语言处理（NLP）领域非常受欢迎的公司和社区。它为开发者提供了一系列工具，使得部署和使用最新的NLP技术变得更加简单。它的开源Transformers库在自然语言处理社区中非常受欢迎，尤其对一些自然语言处理任务（NLP）和自然语言理解（NLU）任务非常有效。Transformers库

在NVIDIADGXCloud上使用H100GPU轻松训练模型今天，我们正式宣布推出DGX云端训练(TrainonDGXCloud)服务，这是HuggingFaceHub上针对企业Hub组织的全新服务。通过在DGX云端训练，你可以轻松借助NVIDIADGXCloud的高速计算基础设施来使用开放的模型。这项服务旨在

小编有一个朋友，微信聊基本不回复文字，内容和情绪都化身成表情包直接回复，并且一气呵成、自带上下文衔接。你身边有这样的朋友吗？作为梦想成为第一家以表情符号上市的公司，以及在社交平台发文emoji不离手的HuggingFace，正式为中国社区成员们带来了一套软萌的HuggingFace表情包

一.HuggingFace简介1.HuggingFace是什么可以理解为对于AI开发者的GitHub，提供了模型、数据集（文本|图像|音频|视频）、类库（比如transformers|peft|accelerate）、教程等。2.为什么需要HuggingFace主要是HuggingFace把AI项目的研发流程标准化，即准备数据集、定义模型、训练和测试，如下所示：

我们最近宣布了，来自GoogleDeepmind开放权重的语言模型Gemma现已通过HuggingFace面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本：20亿和70亿参数，包括预训练版本和经过指令调优的版本。它在HuggingFace平台上提供支持，可在VertexModelGarden和GoogleKubern

不藏了，近期全网爆火的AI写真项目InstantID，正是来自小红书社区技术创作发布团队。为了迎接龙年春节的到来，我们的InstantID全新推出「SpringFestival」新春风格！并与著名开源模型社区HuggingFace联手，在小红书APP上，特别策划「你的新春照我包了」有奖互动。只需上传一张照片

辞旧迎新春节到，家家户户好热闹。HuggingFace中国团队成员祝各位社区成员们新春快乐，万事如意！过去的一年我们持续看到AI技术的腾飞和发展，以及诸多机构为开源AI作出巨大的贡献。非常感谢将模型、数据集和应用Demo发布在HuggingFace上的团队，新的一年，我们也会持续发掘和介

HuggingFace发布开源AI助手制造工具，与OpenAI的定制GPT形成竞争 HuggingFace今年1月31日推出一款开源AI代码库——HuggingChatAssistants，允许用户轻松创建特定功能的定制AI聊天机器人。 不同于OpenAI的ChatGPT商城需要每月20美金成为会员才能使用（团队用户每人每年30

HuggingFace创始人兼首席执行官ClemDelangue在IBM一年一度的THINK大会中研讨了当前人工智能发展趋势，特别是ChatGPT模型以及其对行业的影响。他的演讲还涉及到一个关键的议题，在ChatGPT这样的通用模型出现后，企业如何在人工智能领域找到自己的定位与价值。他的观点不仅深刻反映了

人工智能中最引人入胜的话题莫过于深度强化学习(DeepReinforcementLearning)了，我们在2022年12月5日开启了《深度强化学习课程v2.0》的课程学习，有来自全球众多学员们的参加。课程已经完成更新，并且发布在HuggingFace官网https://hf.co/learn/deep-rl-course/感谢人

最近，Mistral发布了一个激动人心的大语言模型:Mixtral8x7b，该模型把开放模型的性能带到了一个新高度，并在许多基准测试上表现优于GPT-3.5。我们很高兴能够在HuggingFace生态系统中全面集成Mixtral以对其提供全方位的支持

在2023年，大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）受到了公众的广泛关注，许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在HuggingFace，我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于，它们不仅促进了研究的可复制性，还鼓励社区参与到

参考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1776478347325976510https://zhuanlan.zhihu.com/p/535100411 ===============================