huggingface 大模型源码详解

        经常需要下载模型到服务器，使用git clone方法可以快速实现模型下载。         以下载moka-ai/m3e-base为例，切换到Files and versions。         如上图所示，当前要下载模型网页的url为：         只需要将url中的/tree/main改为git即可，更改后的命令如下所示：      

想要下载huggingface的模型，却发现只能一个个文件下载非常不方便，又或者官方提供的api不好用或者下载不下来，这里提供一个通过git clone一次性下载整个数据集/模型下来的高效方法。 如果不使用代理clone非常慢，可以选择先配置git全局代理。在terminal中执行如下命令： 或在

HuggingFace是目前最火热的AI社区，很多人称之为AI模型的GitHub。包括Google、微软等很多知名企业都在上面发布模型。 HuggingFace简介：https://www.datalearner.com/blog/1051636550099750 而HuggingFace上提供的流行的模型也是大家应当关注的内容。本文简单介绍一下2023年4月初的七天（当然包括

bert-base-uncased at main 但是 git lfs install 的时候报错。 于是查了一下。。。。安装lfs是要这样：  You can\\\'t directly use Instead of that, you can use these commands to download and install (you have to download it before installing). 网络不好mac报错：重新安了一下brew install git-lfs。。 如果失败，则。。。可能

1、如图：可以手动一个个文件下载，但是那样太慢了，此时，可以点击下图圈起来的地方。 2、点击【Clone repository】，在命令行中，输入【git lfs install】（安装了这个，才会下载大文件，不然图中的.bin文件都是不会被下载的） 3、再git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b，在

2023年是AIGC元年。以后，每个人多少都会接触到GPT带来的变化。别人都在用，我们也不能落下。ChatGPT咱用不了，可以用国内的各种大模型。另外，我们还可以把大模型放到本地电脑上运行，不信？咱往下看！ 使用Jan.ai在本地调用大模型进行对话 下面就让我们的主角登场。

🦉 AI新闻 🚀 Google DeepMind发布Imagen 2文字到图像生成模型 摘要 ：谷歌的Imagen 2是一种先进的文本到图像技术，可以生成与用户提示紧密对齐的高质量、逼真的图像。它通过使用训练数据的自然分布来生成更逼真的图像，而不是采用预先编程的风格。该技术还改善了图像-标题

从 https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases 这个网址上选择以下框框中的内容进行下载 tar -zxvf git-lfs-linux-amd64-v2.12.1.tar.gz sudo ./install.sh 输入如下代码开始下载： git lfs clone https://huggingface.co/chatglm-6b 直接git clone下载的文件都特别小，不像是完整版的

不知不觉中，Python 已经在短短几年内一跃成为最热门的编程语言之一，尤其是在数据科学、人工智能和机器学习领域。这除了因为Python相对简单易学，可读性高之外，也有很大一部分原因是因为Python有着良好的开源生态从而产生了许多强大的第三方库，这些库可供直接调用，

        es自2020年的8.x版本以来，就提供了机器学习的能力。我们可以使用es官方提供的工具eland，将hugging face上的NLP模型，上传到es集群中。利用es的机器学习模块，来运维部署管理模型。配合es的管道处理，来更加便捷的处理数据。         但是在国内操作，根据官方文档

写在前面 在前文介绍了项目的数据集构建：传送门 本文利用seq2seq-attention实现：实现细节请参考论文： 《Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling》 1.意图识别是利用encoder中的最后一个时间步中的双向隐层 + encoder的attention，最后接一个全连接层

简单介绍一下我自己：博主专注建模四年，参与过大大小小数十来次数学建模，理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。参与过十余次数学建模大赛，三次美赛获得过二次M奖一次H奖，国赛二等奖。 希望各位以后遇到建模比赛可以艾特一下我，我可以

视频链接：HuggingFace简明教程,BERT中文模型实战示例.NLP预训练模型,Transformers类库,datasets类库快速入门._哔哩哔哩_bilibili 什么是huggingface？huggingface是一个开源社区，它提供了先进的NLP模型，数据集，以及其他便利的工具。 数据集：Hugging Face – The AI community building the future.  这

最近查了一下C盘爆满的原因，发现了huggingface的缓存文件这个罪魁祸首。 每次 远程导入 模型 、 数据集 时，都会启用huggingface的缓存机制，将整个大文件下载至 缓存目录 中，从而保证下一次加载时非常快速。 我们可以发现，默认的缓存目录就是设置在C盘。 下面是更改存放