目录1.加载编码器1.1编码试算 2.加载数据集 3.数据集处理 3.1map映射：只对数据集中的'sentence'数据进行编码3.2用filter()过滤 单词太少的句子过滤掉3.3截断句子 4.创建数据加载器Dataloader 5. 下游任务模型 6.测试预测代码 7.训练代码 8.保存与加载模

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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前言前言对于图像的提示词反推，大家不都陌生，最开始使用的WD14反推，到我之前写的文章[Flux超强图像提示词伴侣MiniCPM-V2.6（超强）|ComfyUI中Flux实现无IPA三图创意融合]反推的效果都在增强，今天再给大家推荐一款，号称最强提示词反推工具：JoyCaption，在ComfyUI中的安装，以及结合

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今天又来给大家推荐一本HuggingFace的好书，这本《HuggingFace自然语言处理详解》综合性讲解HuggingFace社区提供的工具集datasets和transformers，书中包括最基础的工具集的用例演示，具体的项目实战，以及预训练模型的底层设计思路和实现原理的介绍。通过本书的学习，读者可以快速

起因StableDiffusion3的开源项目大致了解了一下项目的介绍，创新点之类的在oldenvironment基础上，配置了一下newenvironment（pip安装diffusers库、transformers库）解决了一下torch和torchvision的版本冲突问题（询问chatGPT）HuggingFace下载需要登陆的模型官网注册，梯子的原因，导

当前手头上的定制化项目，可用训练数据较少，训练的模型效果不佳。所以通过clip-interrogator获取图片获取描述后，批量进行 文生图以增加样本量。在批量生成前，先简单评测一下当前的主流文生图模型。直接上效果：MidJourney:https://huggingface.co/spaces/mukaist/Midjourne

主要是一个简单记录，方便后续使用安装pipinstall-Uhuggingface_hub使用下载模型huggingface-clidownload--resume-downloadgpt2--local-dirgpt2下载数据huggingface-clidownload--repo-typedataset--resume-d

在自然语言处理中，tokenizer是一个非常关键的组件，它将文本转化为模型可以理解的格式。这个过程通常包括以下几个步骤：1.文本标准化小写化：将所有文本转换为小写，以减少不同形式的单词（如"Apple"和"apple"）被视为不同词的情况。去除标点符号：删除或替换标点符号，不过在某些场景下，

告别HuggingFace模型下载难题：掌握高效下载策略，畅享无缝开发体验Huggingface国内开源镜像：https://hf-mirror.com/里面总结了很多下载的方法，下面进行一一讲解方法一：网页下载在模型主页的FilesandVersion中中可以获取文件的下载链接。无需登录直接点击下载，还可以复制下载

我使用的是langchainHuggingFaceEmbeddings模型：dunzhang/stella_en_1.5B_v5。当我查看https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard时，我可以看到型号是8192。但当我这样做时len(embed_model.embed_query("heyyou"))它给了我1024。请问为什么会有这种差

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    主要原理Marker的工作原理基于深度学习模型。它首先通过OCR技术（如果需要的话）提取文本（采用启发式算法和tesseract工具），然后检测页面布局并确定阅读顺序（使用布局分割器[1]和列检测器[2]）。接下来，Marker会对每个文本块进行清洁和格式化处理（运用启发式算法和nougat[3

访问HuggingFace中的资源，需要使用AccessTokens，可以在HuggingFace设置页面（https://huggingface.co/settings/tokens）生成自己的token。一旦你获得了token，可以有下面几种方法使用它：一、直接在代码中传递token类似如下代码，在代码中直接传递HuggingFace的API令牌。fro

我有一个非常简单的代码，如下所示：fromllama_index.embeddings.huggingfaceimportHuggingFaceEmbeddingembed_model=HuggingFaceEmbedding(model_name="meta-llama/Meta-Llama-3-8B")我看到这个模型，meta-llama/Meta-Llama-3-8B，只有4.5GB，而我有16GBRAM，最多只使用20

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我在尝试训练模型时收到一条错误消息，但出于某种原因，每次更改模型时它都会给我相同的消息。以下是代码：#Definetrainingargumentstraining_args=TrainArgument(output_dir="bert_results",num_train_epochs=3,per_device_train_batch_size=8,per_

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我目前正在使用Huggingface中的SFTTrainer微调LLama模型。但是，我提出了一个问题，我无法通过文档回答（至少，它有点模糊）。我的数据集包含从20个令牌到5k个令牌的样本。目前我正在使用|||和max_seq_length=512,.packing=True但是，我不清楚的是，具