最近学到了transformer库，可是在服务器上无法科学上网，每次要先将模型下载到本地再上传模型的过程非常的繁琐，于是研究了借用本地代理，从而直接在服务器下载huggingface的模型。本机配置1.本机开启代理后，cmd用ipconfig查询本机的ip地址，记作my_host_ip2.在代理软件上要开启局

方法新建文件夹，右键，opengitbashhere设置全局代理#设置全局代理gitconfig--globalhttps.proxyhttp://127.0.0.1:7890gitconfig--globalhttps.proxyhttps://127.0.0.1:7890gitconfig--globalhttp.proxysocks5://127.0.0.1:7890gitconfig--globalhttps.p

目的：离线使用 google-t5/t5-base预训练模型， 行多种自然语言处理任务：翻译可借不支持东亚语言。Project-22.Ai-1.T5-base只能在：  English,French,Romanian,German间使用,code非常简单，大概沾到本地/离线使用模型的皮毛。运行这么小的模型，也使我的笔记拔高了，硬件要

这几年，自然语言处理（NLP）绝对是机器学习领域最火的方向。那么今天给大家带来一本《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战》这本大模型书籍资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】★内容全面本

huggingface-cli是HuggingFace官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。安装依赖pipinstall-Uhuggingface_hub设置环境变量linux建议将上面这一行写入~/.bashrc。若没有写入，则每次下载时都需要先输入该命令exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com下载模型样例

带着问题来学习什么是HuggingFace？它的目标是什么？HuggingFace中包含哪些知名的预训练模型?如果我们要在HuggingFace中下载BERT，那么只有一种版本，还是有多种版本可以选择？每一种版本的BERT中，只有一种格式还是有多种格式可以适应多种下游任务？HuggingFace

随着通义千问开源版的发布，越来越多的用户希望能在本地部署这款优秀的中文大模型。然而，传统的部署方式往往需要复杂的环境配置，让很多非技术背景的用户望而却步。今天，我要向大家介绍一个革命性的方案：将通义千问转换为Llamafile格式，实现真正的一键运行！有关llamafile的特点，我

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LangChain实战课-LLM模块使用与自定义模型调用1.课程简介本节课聚焦于LangChain中的LLM（LargeLanguageModel）模块，探讨如何使用不同的大语言模型，包括开源模型和自定义模型。2.大语言模型的发展Transformer架构：Google在2018年提出的架构，是现代预训练模型的核心。基础

HuggingFaceCLI的--include命令使用指南理解--include命令在HuggingFaceCLI中，--include参数用于指定要下载的文件或文件夹的模式。它通常与正则表达式配合使用，以灵活地筛选出所需的文件。使用方式huggingface-clidownload<仓库名称>--include<模式><仓库名

配置HF镜像注意：如果无法访问HuggingFace可以访问它的国内镜像站，方法如下：先安装依赖：pipinstall-Uhuggingface_hub然后在代码的头部加入下面的环境变量设置，记得一定要加载代码的最前面，在importdatastes之前。importosos.environ['HF_ENDPOINT']='https://hf-mirror.co

官方教程地址：https://huggingface.co/learn/nlp-course/zh-CN/chapter3/1?fw=pt部分内容参考：李福林,&计算机技术.(2023).HuggingFace自然语言处理详解:基于BERT中文模型的任务实战.清华大学出版社.HuggingFace将AI项目研发分为四个步骤，准备数据集、定义模型、

我们非常高兴地宣布与TruffleSecurity建立合作伙伴关系并在我们的平台集成TruffleHog强大的风险信息扫描功能。这些特性是我们持续致力于提升安全性的重要举措之一。TruffleHog是一款开源工具，用于检测和验证代码中的机密信息泄露。它拥有广泛的检测器，覆盖多种流行SaaS

        在自然语言处理(NLP)中，分词是将原始文本转换为模型可处理的数字形式的关键步骤。无论是情感分析、文本生成，还是问答系统，分词都决定了模型如何理解输入数据。Huggingface的transformers库提供了多种强大的分词工具，使我们可以灵活地加载、保存和使用预训练

要使用大模型或向量模型对图片进行分类和检索，通常可以采用以下几种方法：1.**图像分类**：使用预训练的图像分类模型（如ResNet、EfficientNet等）对图片进行分类。2.**图像特征提取**：使用预训练的模型（如CLIP、ResNet等）提取图像的特征向量，然后进行相似度检索。以下是使用HuggingF

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目录1.安装 2.分词2.1tokenizer.encode（） 2.2tokenizer.encode_plus （）2.3tokenizer.batch_encode_plus（） 3.添加新词或特殊字符 3.1tokenizer.add_tokens（）3.2 tokenizer.add_special_tokens（） 4.datasets的使用4.1加载datasets 4.2从dataset中取数据  4.3对datas

HuggingFists是一款低代码的AI应用开发及运营平台。有别于很多同类型的开发平台，其采用了传统数据科学平台的技术架构。因此，其不但可以帮助用户使用LLM在内的各类AI模型快速搭建出RAG(检索增强生成)、Agent(智能体)、知识图谱等应用；还可以帮助用户完成全结构(结构、半结构、非结

由于原始的地址设置了登陆权限，所以，选择huggingface的mnist数据集使用。数据装载首先到hf网站下载相关数据集，地址是ylecun/mnist,然后在安装hf设计的数据集加载套件datasets工具包。用huggingface提供的工具下载到本地目录huggingface-clidownload--repo-typed

Parquet格式解释及词解Parquet，中文通常翻译为帕奎或帕凯，是一种高效的列式存储格式。为什么叫Parquet？Parquet这个词源自法语，指的是一种镶木地板。这种地板是由许多小块木块拼凑而成的，每个木块代表一个数据列。这种比喻形象地说明了Parquet格式的存储方式。Parquet的特点和优

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