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随着最近开发的库，执行深度学习分析变得更加容易。其中一个库是拥抱脸。Hugging Face 是一个平台，可为 NLP 任务（如文本分类、情感分析等）提供预先训练的语言模型。
本博客将引导您了解如何使用拥抱面部管道执行 NLP 任务。以下是我们将在此博客中讨论的主题。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-600148.html
我们将介绍的 NLP 任务是文本分类、命名实体识别、问答和文本生成。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-600148.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
Hugging Face是一个机器学习（ML）和数据科学平台和社区，帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施，用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能（AI）。用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。Hugging Face通常被称为机器学习界的GitHub，因为它让开发人
在 Hugging Face，我们一直致力于提升服务安全性，因此，我们将修改 Hugging Face Hub 的 Git 交互认证方式。 从 2023 年 10 月 1 日 开始，我们将不再接受密码作为命令行 Git 操作的认证方式。我们推荐使用更安全的认证方法，例如用个人访问令牌替换密码或使用 SSH 密钥。 近几个月
Hugging Face 起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算创业做聊天机器人，然后在 github 上开源了一个 Transformers 库，虽然聊天机器人业务没搞起来，但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来。 目前已经共享了超 100,000 个预训练模型， 10,000 个数据
使用地址 https://huggingface.co/spaces/tiiuae/falcon-180b-demo 使用体验
你可以在这个网站找到各种类型的模型 Tasks - Hugging Face 以Image To Text这个类别为例，其主要由以下几个部分构成： 类别介绍 模型尝试 模型列表 [huggingface-cli](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/download#download-from-the-cli) 隶属于 huggingface_hub 库，不仅可以下载模型、数据，还可
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
官网：https://huggingface.co/docs/accelerate/package_reference/accelerator Accelerate使用步骤 初始化accelerate对象accelerator = Accelerator() 调用prepare方法对model、dataloader、optimizer、lr_schedluer进行预处理 删除掉代码中关于gpu的操作，比如.cuda()、.to(device)等，让accelerate自行判断硬件设备的分配 将l
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
欢迎阅读《Hugging Face Transformers 萌新完全指南》，本指南面向那些意欲了解有关如何使用开源 ML 的基本知识的人群。我们的目标是揭开 Hugging Face Transformers 的神秘面纱及其工作原理，这么做不是为了把读者变成机器学习从业者，而是让为了让读者更好地理解 transformers 从而能
