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本章节将使用 Hugging Face 生态系统中的库——🤗 Transformers来进行自然语言处理工作(NLP)。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-510217.html
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Transformer 架构于 2017 年 6 月推出。原始研究的重点是翻译任务。随后推出了几个有影响力的模型，包括：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-510217.html
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在本文中，我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models，LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型。在此过程中，我们会使用到 Hugging Face 的 Transformers、Accelerate 和 PEFT 库。 通过本文，你会学到: 如何搭建开发环境 如何加载并准备数
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作者：Tiezhen、Adina、Luke Hugging Face 的中国社区成立已经有五个月之久，我们也非常高兴的看到 Hugging Face 相关的中文内容在各个平台广受好评，我们也注意到，Hugging Face Hub 上有众多国内开发者们的创新和贡献。因此，我们非常高兴的宣布： 我们非常高兴地向你介绍一个新的
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本文主要针对 Hugging Face 平台中的图像分类模型，在自己数据集上进行微调，预训练模型为 Google 的 vit-base-patch16-224 模型，模型简介页面。 代码运行于kaggle平台上，使用平台免费GPU，型号P100，笔记本地址，欢迎大家 copy edit 。 Github项目地址， Hugging Face 模型微调文档 如果是在
