- 2024-11-01深入解析 Transformers 框架(三):Qwen2.5 大模型的 AutoTokenizer 技术细节
前面2篇文章,我们通过查看Transformers包代码,学习了Transformer包模块API设计、模型初始化和加载流程:第1篇:transformers推理Qwen2.5等大模型技术细节详解(一)transformers包和对象加载第2篇:transformers推理Qwen2.5等大模型技术细节详解(二)AutoModel初始化
- 2024-10-20基于Python的自然语言处理系列(34):Huggingface 自定义分词器与数据集
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
- 2024-10-18gTTS: 强大的Python文本转语音库
gTTSgTTS简介gTTS(GoogleText-to-Speech)是一个Python库和命令行工具,用于与GoogleTranslate的文本转语音API进行交互。它允许用户将文本转换为语音,并将结果保存为MP3文件或进行进一步的音频处理。gTTS支持多种语言,并提供了丰富的自定义选项,使其成为一个强大而灵活的文本转
- 2024-10-18Monaco Editor 实现一个日志查看器
MonacoEditor实现一个日志查看器 我们是袋鼠云数栈UED团队,致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神,探索前端道路,为社区积累并传播经验价值。本文作者:文长前言在WebIDE中,控制台中展示日志是至关重要的功能。MonacoEditor作为一个强大的代码
- 2024-10-16Monaco Editor 实现一个日志查看器
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- 2024-10-12datawhale-大模型攻防比赛实践-第一次行动
最近刚好是在写智能信息安全的教程,最后一章准备讲内容安全,里面有一节探讨大模型安全的内容,刚好可以拿比赛的内容当案例。首先,可以通过modelscope平台获得GPU使用权限。然后你就可以跑baseline了我这里试着跑了一下,如果是GPU版本就比较流畅,CPU会被卡死。但是呢,一天就只能提交一次
- 2024-10-10利用大模型设计测试用例
安装python依赖 pipinstalltorchtransformersacceleratesentencepiece python代码,设计一个测试用例fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMimportosimporttorch#导入torch库#设置HTTP和HTTPS代理(如果需要)os.environ['htt
- 2024-10-07大模型配置学习
为什么在import里有一个GPT2,然后,在代码里面又有一个frompretrainedgpt2在import部分引入了GPT2Model后,在代码中使用GPT2Model.from_pretrained("gpt2")来加载预训练的模型。这样做的原因是,import只是引入了GPT2Model这个类,它提供了GPT-2的模型定义。而from_pretrai
- 2024-09-30Python与自然语言处理库BERT
Python与自然语言处理库BERT揭开BERT的神秘面纱:从零开始理解这个改变游戏规则的语言模型实战演练:用Python和BERT搭建你的第一个情感分析小助手不只是翻译:探索BERT在跨语言任务中的神奇表现文本生成新高度:利用BERT创造流畅连贯的文章段落优化与调优:让BERT更好地适应特定
- 2024-09-30【大模型指令微调: 从零学会炼丹】第二章: 数据集预处理
大模型指令微调:从零学会炼丹系列目录第一章:微调数据集构建第二章:数据集预处理第二章:数据集预处理环境准备pipinstalldatasetstransformerspandasduckdbfunctools导入包fromdatasetsimportDatasetfromtransformersimport(AutoTokenizer,
- 2024-09-28huggingface的transformers与datatsets的安装与使用
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
- 2024-09-25ElasticSearch安装分词器与整合SpringBoot
ElasticSearch安装分词器与整合SpringBoot如果还没安装的点击安装ElasticSearch查看怎么安装分词器1.分词器在Elasticsearch中,分词器(Tokenizer)是分析器(Analyzer)的一部分,它的主要职责是将文本输入(如字符串)分割成一系列的词元(tokens)。这些词元是搜索和索引的基础单元。
- 2024-09-24最强大的开源模型Llama3.1-部署与使用
文章目录1开源LLM背景2部署流程3登录实例4部署LLama3.15使用教程大规模语言模型(LLM)作为深度学习算法训练的自然语言处理工具,正在迅速发展。狭义上,LLM专注于自然语言理解和生成,广义上则涵盖了机器视觉(CV)、多模态大模型和科学计算模型等应用。1开源LLM背景当
- 2024-09-24ChatGLM-6B部署到本地电脑
引言ChatGLM-6B是由清华大学开源的双语对话大模型,该模型有62亿参数,但在经过量化后模型体积大幅下降,因此不同于其他需要部署到服务器上的大模型,该模型可以部署到本地电脑,那么接下来我们来看看如何部署该模型。首先是下载源码:双语对话大模型随后下载对应的权重文件,这里我们使用的是Hu
- 2024-09-19丹摩DAMODEL超算平台 | 搭建Llama3.1深入体验
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- 2024-09-19Hugging Face NLP课程学习记录 - 2. 使用 Hugging Face Transformers
HuggingFaceNLP课程学习记录-2.使用HuggingFaceTransformers说明:首次发表日期:2024-09-19官网:https://huggingface.co/learn/nlp-course/zh-CN/chapter2关于:阅读并记录一下,只保留重点部分,大多从原文摘录,润色一下原文2.使用HuggingFaceTransformers管道的内部
- 2024-09-11GPT杀手刚刚杀死了它的杀手,没错,就是Reflection AI
事情是这样的,本月初,一位mattshumer的小伙对外宣称基于Llama3.1训练了一个70B的模型,号称解决了GPT和Claude都无法解决的
- 2024-09-09【LLM训练系列】从零开始训练大模型之Phi2-mini-Chinese项目解读
一、前言本文主要是在复现和实践Phi2-mini-Chinese后,简要分析下Phi2-mini-Chinese这个项目,做一个学习实战总结。原文发布于知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/718307193,转载请注明出数。Phi2-mini-Chinese简介Phi2-Chinese-0.2B从0开始训练自己的Phi2中文小模型,支持接入langc
- 2024-09-02从零开始训练大模型教程,保姆级教程,跟着老师走还学不会直接开喷!
导读ChatGPT面世以来,各种大模型相继出现。那么大模型到底是如何训练的呢,在这篇文章中,我们将尽可能详细地梳理一个完整的LLM训练流程,包括模型预训练(Pretrain)、Tokenizer训练、指令微调(InstructionTuning)等环节。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!文章目录
- 2024-08-30通义千问-VL-Chat-Int4
Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型(LargeVisionLanguageModel,LVLM)。Qwen-VL可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL系列模型性能强大,具备多语言对话、多图交错对话等能力,并支持中文开放域定位和细粒度图像识别与理解。安装要求(
- 2024-08-29如何使用Hugging Face微调大语言模型(LLMs)
大语言模型(LLMs)在过去一年取得了显著进步。从ChatGPT爆发以来,后来逐步发展了众多开源大模型LLMs,如MetaAI的Llama2、MistralsMistral&Mixtral模型,TIIFalcon等。这些LLMs能够胜任多种任务,包括聊天机器人、问答和自动摘要,而且无需进行额外的训练。但是,如果你想为你的应用
- 2024-08-28(十九)transformers解码策略
文本生成策略文本生成对于许多NLP任务至关重要,例如开放式文本生成、摘要、翻译和更多。它还在各种混合模态应用程序中发挥作用,这些应用程序将文本作为输出,例如语音到文本以及vision-to-text。一些可以生成文本的模型包括GPT2、XLNet、OpenAIGPT、CTRL、TransformerXL、XLM
- 2024-08-21修改模型的embedding
Huggingface|修改模型的embedding 目标:在NLP领域,基于公开语料的预训练模型,在专业领域迁移时,会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题,本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。NLP的处理流程:对输入的句子进行分词,得到词语及下标通过embedding层获得词语对应的embeddingembe
- 2024-08-15TypeError: add_code_sample_docstrings() got an unexpected keyword argument ‘tokenizer_class‘
可能是transformers的版本太高,可以考虑降版本。更推荐的解决方案:processor_class替换tokenizer_class注意:需要CTRLShiftF tokenizer_class,全部替换掉。参考链接:ALBEF(AlignbeforeFuse:VisionandLanguageRepresentationLearningwithMomentumDistillati)算法阅
- 2024-08-13大语言模型从零开始训练全面指南:预训练、Tokenizer训练、指令微调、奖励模型、强化学习
在这篇文章中,我们将尽可能详细地梳理一个完整的LLM训练流程。包括模型预训练(Pretrain)、Tokenizer训练、指令微调(InstructionTuning)、奖励模型(RewardModel)和强化学习(RLHF)等环节。1.预训练阶段(PretrainingStage)工欲善其事,必先利其器。当前,不少工作选择在一个较