问题在微调qwen-vl的时候，微调完成之后，模型也保存好了，但是用保存的模型进行推理的时候报错，看样子是找不到分词器tokenizer。报错信息ValueError:Unrecognizedconfigurationclass<class‘transformers_modules.configuration_qwen.QWenConfig’>tobuildanAutoTok

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

自然语言处理（NLP）概述目录引言NLP基础词汇语法分析词嵌入NLP任务文本分类情感分析命名实体识别机器翻译文本生成问答系统NLP技术规则基础方法统计方法深度学习方法NLP工具和库NLTKspaCyStanfordNLPTransformersNLP应用语音助手聊天机器人内容推荐NLP挑战语言多

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 1Introduction 2SystemOverview  3LibraryDesign 3.1LosslessTokenization  3.2Efficientsubwordtrainingandsegmentation 3.3Vocabularyidmanagement 3.4Customi

示例为调用huggingface的大模型，使其流式输出fromfastapiimportFastAPI,RequestimportrequestsimportjsonimportosfrompydanticimportBaseModelfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,TextStreamer,TextIteratorStreamerfromsse_star

引言Qwen2模型家族最近引起了广泛关注，作为继Qwen1.5的升级版，这些模型在多语言支持、推理能力和长上下文处理等方面表现出色。本文将深入探讨Qwen2模型的特点、应用场景以及具体的代码示例，帮助读者更好地理解和使用这些模型。Qwen2模型概述Qwen2模型家族涵盖

ValueError:TokenizerclassLLaMATokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyimported.解决方案：全面解析问题概述当您使用Transformers库处理与LLaMA模型相关任务时，遇到ValueError:TokenizerclassLLaMATokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyimported.

ValueError:TokenizerclassQwen2Tokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyported.解决方案：全面解析问题概述当您使用Qwen模型或Qwen技术相关库时，遇到ValueError:TokenizerclassQwen2Tokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyported.错误时，这意味着

一、OpenCompass介绍：评测相关：评测意义：研究评测对于我们全面了解大型语言模型的优势和限制至关重要；研究评测有助于指导和改进人类与大型语言模型之间的协同交互；研究评测可以帮助我们更好地规划大型语言模型未来的发展；评测能了解不同语言模型之间的性能、舒适性和安全性，能够帮

本文是基于中文语料做的，对于英文语料应该也是同理，即同样适用的。分析stanfordcorenlp的分词结果，可以发现，它好像是对最小的中文词进行分词，即其对中文的分词粒度很小，这对于某些nlp场景可能就不太合适了，自然的就想到能不能将stanfordcorenlp中用于分词的tokenizer替换掉，替换成自

目录简介文件概述config.jsonmodel_state.pdparamsspecial_tokens_map.jsontokenizer_config.jsonvocab.txt文件内容解析如何查看和使用这些文件示例代码简介本文档详细介绍了深度学习训练过程中生成的关键文件，及其在模型加载和推理中的作用。这些文件包括模型配置文件

    ChatGPT狂飙160天，世界已经不是之前的样子。新建了免费的人工智能中文站https://ai.weoknow.com新建了收费的人工智能中文站https://ai.hzytsoft.cn/更多资源欢迎关注斯坦福Llama3-Vvs清华MiniCPM-Llama3-V-2.5在GPT-4o出世后，Llama3的风头被狠狠盖过。

1、T5微调本笔记展示如何使用Huggingface的Transformers对T5模型进行微调，以解决不同的自然语言处理任务，使用了T5论文中提出的文本-文本方法。为了演示，我选择了3个非文本-文本问题，只是为了重申论文中所述的这种文本-文本框架有多广泛适用，以及如何在完全不改变模型的情况下用于不同

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为了AIGC的学习，我做了一个基于TransformerModels模型完成GPT2的学生AIGC学习训练模型，指在训练模型中学习编程AI。在编程之前需要准备一些文件：首先，先win+R打开运行框，输入：PowerShell后输入：pipinstall-Uhuggingface_hub下载完成后，指定我们的环境变量：$env:HF_ENDPOINT="ht

一.概述Ngram是一种基于统计语言模型的算法。Ngram基本思想是将文本里面的内容按照字节大小进行滑动窗口操作，形成长度是N的字节片段序列。此时每一个字节片段称为gram。对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好的阈值进行过滤，形成关键gram列表，也就是这个文本的向量特

一.概述Tokenizer分词器接收字符流(es的text类型)，将其分解为单个term(通常是单个单词),然后输出标记流。分词器除了分解，还负责记录以下内容：1）记录每个单词(term)的顺序或位置(用于”phrase短语“和单词邻近性查询）2）term原始单词的开始和结束字符偏移量（使用

总览为了让语言变为模型能够理解的形式（tokens），每个字词必须映射为独一无二的序号，这时需要使用分词器tokenizer对语言进行转换。例如对于“areyouok”，gemma模型的tokenizer会将之转换为一个List：[2,895,692,4634]。顺便一提，第一个序号2是开始标记<bos>。本文是学

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运行train的时候出现的问题TypeError:TextInputSequencemustbestr后来发现问题的原因是错误的根源在于doubletext_to_encode函数调用tokenizer.encode方法时传入的参数不是字符串（str）类型。 解决方法这意味着tokenizer.encode方法期望输入的text_1和text_2

open_llama_7b_v2https://github.com/openlm-research/open_llamaauto多卡时，显存共906M+3870M+3870M+762M==9408M，大概率是tfcuda驱动的问题cuda:2单卡时，显存共13266MPython3.9.16torch2.0.1transformers4.39.1import

一、打开data数据（以csv为例）#打开并且预处理数据（以一个四类数据一个标签的数据库为例）defdata_read(data_dir):data=pandas.read_csv(data_dir)data['content']=data['content'].fillna('')data['text']=data['content']+data[�

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由于众所周知的原因，国内很难使用huggingface去下载权重，但现在的大模型的权重以及相关的分词器配置都放在huggingface的仓库中。当我们使用 AutoTokenizer.from_pretrained 去载入相关分词器和模型时，会访问huggingface自动下载模型。但随着大模型的发布，很多模型的tokenizer都