最近HuggingFace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。本系列合集，点击链接查看通过官方包的加持，开发小伙伴们通过简单的api调用

以下是设置HuggingFacefrom_pretrained默认保存路径的完整解决方案：方法1：通过环境变量全局设置在代码或系统环境变量中设置模型缓存路径：importosfrompathlibimportPath#设置自定义缓存路径（推荐使用绝对路径）CUSTOM_CACHE_DIR="/path/to/your/model_cache"

HuggingFace简介对于非机器学习或深度学习领域的人士来说，HuggingFace这个名字可能并不耳熟。然而，随着近年来大规模模型的迅速崛起，相信大家或多或少都有所接触。如果你对这一领域感兴趣，并在GitHub上查阅过一些开源资料，那么你一定会频繁地看到HuggingFace的身影。例如，在DeepSeek

自然语言处理（NLP）领域近年来取得了巨大的进展，而HuggingFaceTransformers库无疑是推动这一进展的重要力量。它为研究人员和开发者提供了丰富的预训练模型、简洁易用的接口以及高效的工具，极大地简化了NLP任务的开发流程。本文将带您深入探索Transformers库，了解其核心功能、

PaddlePaddle学的时间最长，买了官方的书，官方的在线学习看了两遍。前后大概一年的跨度，看完第一遍后大半年又看了一遍。12月末的时候去参加了百度在上海张江科学大会堂的一个大会。看完第二遍PaddlePaddle决定把Tensorflow也了解下，遇到了蜥蜴书，真心觉得不错的书，前后花了两个月时间

第一个完整的使用HuggingFaceTransformers对预训练模型进行微调的demoiscoming！整体步骤为：加载数据集loaddatasetfromdatasetsimportload_datasetraw_datasets=load_dataset("glue","mrpc")对数据集做分词tokenizefromtransformersimportAutoModelForSequ

在本地运行HuggingFacePipelines：探索高效的AI模型部署引言HuggingFace的模型库提供了超过120,000个开源模型，支持开发者在本地或远程高效地进行自然语言处理任务。通过使用HuggingFacePipeline类，我们可以轻松地在本地运行这些模型，并利用LangChain提供的强大工具集进行模

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  大家好，我是阿赵。  之前介绍了滚动复用的基础用法。上一个例子里面，是一个竖向单列的滚动列表展示。这一次来扩展一下用法。如果不知道上一次例子的，可以先往前翻一下，上面有例子的详情、原理解释和代码。一、多列的滚动复用  有时候，需要展示的东西很多，需要同时显

川土微隔离式RS485收发器芯片CA-IS3080WX2.375~5.53.0~5.5V全双工0.5Mbps5000VRMSSOIC16-WBCA-IS3086WX2.375~5.53.0~5.5V全双工10Mbps5000VRMSSOIC16-WBCA-IS3082WX2.375~5.53.0~5.5V半双工0.5Mbps5000VRMSSOIC16-WBCA-IS3082WNX2.375~5.5

"我"->朋友->朋友的敌人首先，我们可以知道朋友和敌人的关系可以用图来存储。设\(g\)为朋友关系所存储的图，\(s\)为敌人关系所存储的东西。如果所有人都互相握手，那么数量就是\(\frac{n(n-1)}{2}\)。然后，我们发现\(1\len\le10^6\)，所以明显会超int，所以要开longlong。接下

【问题描述】在某班30位学生中，征集慈善募捐，输入每人捐款金额，当总数达到1000元时就提前结束。统计结束时捐款的人数，以及平均每人捐款的数目。【输入样例】12065100230458976500【输出样例】8153.125#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intmain

大模型应用开发正在逐渐改变各个行业，但对技术小白来说，了解并掌握这些复杂的工具和概念非常重要。你是否觉得面对“LlamaIndex”、“Ollama”、“Anthropic”等术语无从下手？你是否在应用开发时被各种名词搞得晕头转向，不知道它们之间的区别与联系？我们将为你详细介绍这些关

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HuggingFace的开源聊天应用程序HuggingChat，现已推出适用于macOS的版本。主要特点HuggingChatmacOS版本具有以下亮点:强大的模型支持:用户可以一键访问多个顶尖的开源大语言模型，包括Qwen2.572B、CommandR+、Phi3.5、Mistral12B等等；丰富的功能:应用内置网络

HuggingFaceVSCode端点服务器：为代码生成注入新活力在当今的软件开发领域，代码生成工具已经成为提高开发效率和质量的重要手段。随着人工智能技术的不断进步，基于自然语言处理（NLP）的代码生成模型逐渐崭露头角。HuggingFace作为领先的NLP技术提供商，其强大的模型库和开源社区为开发者

文章目录1大模型的架构1.1Transformer架构1.2BERT(双向Transformer架构)1.3GPT(GenerativePretrainedTransformer)1.4T5(Text-To-TextTransferTransformer)1.5DistilBERT1.6不同架构的优缺点对比2HuggingFace模型训练步骤2.1平台功能2.1

简单概述现在，在HuggingFace中，使用打包的指令调整示例(无需填充)进行训练已与FlashAttention2兼容，这要归功于一个最近的PR以及新的DataCollatorWithFlattening。它可以在保持收敛质量的同时，将训练吞吐量提高多达2倍。继续阅读以了解详细信息！简介在训练期间，对小