fairseq学习博客总结

已于 2022-05-01 20:34:16 修改
阅读量1.5k 收藏 13
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 学习记录 文章标签： 学习
于 2022-05-01 10:41:12 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42272783/article/details/124307862
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
如何配置 Fairseq 环境：详细指南
帅小柏的博客
09-08 860
通过以上步骤，你应该能够成功配置fairseq环境。我们从创建虚拟环境开始，然后安装了所需的依赖项，克隆了fairseq仓库，并最终验证安装是否成功。配置fairseq环境虽然涉及多个步骤，但每一步都是确保你能够顺利使用fairseq的基础。希望这篇指南对你有所帮助，祝你在使用fairseq进行自然语言处理任务时一切顺利！如果你在安装过程中遇到任何问题，可以查看fairseq 的官方文档或在 GitHub 上提交问题。
ChatGPT 大模型深度学习系统科学的视角——“大模型”深度学习是结构与组合的艺术
AI天才研究院
06-28 1126
近年来,随着计算机硬件性能的飞速发展和海量数据的积累,深度学习技术取得了突破性进展。尤其是以 ChatGPT 为代表的大规模语言模型,展现出了惊人的自然语言理解和生成能力,引发了学术界和工业界的广泛关注。这些大模型的成功离不开深度学习系统科学的支撑。大模型的核心算法可以概括为:基于 Transformer 的自监督预训练 + 针对下游任务的微调。其原理可以用下图表示:fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;大规模无标注语料自监督预训练预训练语言模型。
torch 实现inverse-square-root scheduler
so
01-02 865
【代码】torch 实现inverse-square-root scheduler。
自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：fairseq【NMT框架】【To learn Neural Machine Translation? Fairseq is all you need. 】
u013250861的博客
04-06 392
参考资料： 编辑距离 计算 使用编辑距离计算文本相似度 最小编辑距离(Levenshtein)的 Python 实现 编辑距离算法详解：Levenshtein Distance算法 一个快速、高效的Levenshtein算法实现 使用优化的Levenshtein算法查找最接近的邻居 ...
基于fairseq的字符级RNN姓名分类器实现教程
gitblog_00154的博客
06-01 347
基于fairseq的字符级RNN姓名分类器实现教程 概述 本教程将指导您如何在fairseq框架中实现一个字符级RNN姓名分类器。我们将复现PyTorch官方教程中的姓名分类任务，但会充分利用fairseq提供的强大功能，包括数据预处理、模型训练和评估等完整流程。 前置知识 在开始本教程前，建议您： 了解基本的RNN工作原理 熟悉Python和PyTorch基础 对自然语言处理任务有基本认识 ...
FAIRSEQ -- fairseq-preprocess command not found
qq_45736022的博客
12-08 2345
fairseq-preprocess command not found 对于新入坑的我们来说是很常见的一条报错，那这条报错基本上是因为没有安装editable。那解决方案也是很简单，在fairseq的官方安装说明中可以找到具体的操作步骤。 cd fairseq pip install editable ./ cd .. 在安装成功后可以在fairseq目录下出现 build 和 ==fairseq.eff-info==这两个新目录，接下来就可以直接使用 fairseq-preprocess 来调用pre
[机器翻译] multilingual fairseq-preprocess的两种做法
jokerxsy的博客
05-30 1711
前言 fairseq给出的preprocess代码只支持一个语言对的binarize，而笔者在[机器翻译] 记一次多语言机器翻译模型的训练想要对多个语言对同时进行binarize，过程中能够创建一个共享的词典。 和师兄交流之后，实现这一结果有两种方式：1. 在学习bpe之后，就会得到一个共享词表，需要对这个词表进行一些修改，然后作为binarize的参数；2. 不使用bpe得到的词表，而是做两次binarize，第一次是为每一个语言对进行一次binarize，然后得到不同的词表。接着将这些词表进行合并，作为
fairseq框架下模型训练-train
weixin_41318625的博客
01-20 4172
fairseq训练框架，原代码解析，fairseq的训练过程是如何进行的
前沿技术领域下Transformer的最新研究成果
最新发布
AI天才研究院
06-21 559
注意力机制的创新与优化模型架构的改进方向训练方法的效率提升多模态应用扩展模型压缩与部署技术本文首先回顾Transformer的基础原理，然后分专题介绍最新研究成果，每个专题都包含理论分析、算法实现和实际应用案例。最后讨论未来发展趋势和开放性问题。：基于自注意力机制的神经网络架构，最初由Vaswani等人于2017年提出自注意力(Self-Attention)：计算序列中每个元素与其他元素相关性的机制位置编码(Positional Encoding)：为序列添加顺序信息的编码方式。
【LLM大模型】指令微调、peft高效参数微调
发现问题，并解决问题，批判性思维
05-07 1万+
LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 比较也具有竞争力。通过使用与 ChatGLM（chatglm.cn）相同的技术，ChatGLM-6B 初具中文问答和对话功能，并支持在单张 2080Ti 上进行推理使用。
探索Facebook NLP框架Fairseq的强大功能
艰难困苦，玉汝于成。
04-06 3808
FairseqFairseq是由Facebook AI Research开发的一个序列到序列模型工具包，用于自然语言处理和语音识别任务。它支持各种模型架构，包括卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）和Transformer模型。Fairseq的设计理念是提供灵活、可扩展和高效的工具，以便研究人员和开发人员能够快速构建、训练和部署各种序列到序列模型。Fairseq支持多种训练和推理技术，例如自监督学习、多任务学习、知识蒸馏和模型融合等。
fairseq读代码系列（二）——多语言的采样过程
rainy_universe的博客
03-20 916
本文旨在根据框架代码来探究一下fairseq是如何根据每个语言向的dataset和指定的max token/max sentence来确定每个batch的batch sampler的。
fairseq常用的命令行参数
追梦少年ML的博客
04-16 766
fairseq常用的命令行参数
使用Fairseq进行Bart预训练
qq_52852138的博客
02-19 3222
使用Fairseq进行Bart预训练
linux系统安装fairseq,手把手教你用fairseq训练一个NMT机器翻译系统
weixin_42392054的博客
05-13 2273
以构建英-中NMT为例，在linux上运行，fairseq版本为0.8.0环境准备Requirements：fairseq：pytorch包，包括许多网络结构，https://github.com/pytorch/fairseqmosesdecoder：机器翻译的标准数据处理工具， https://github.com/moses-smt/mosesdecodersubword-nmt：bpe分词...
pytorch模型的保存和加载、checkpoint
热门推荐
qq_38765642的博客
11-18 4万+
pytorch模型的保存和加载、checkpoint 其实之前笔者写代码的时候用到模型的保存和加载，需要用的时候就去度娘搜一下大致代码，现在有时间就来整理下整个pytorch模型的保存和加载，开始学习把~ pytorch的模型和参数是分开的，可以分别保存或加载模型和参数。所以pytorch的保存和加载对应存在两种方式： 1. 直接保存加载模型 （1）保存和加载整个模型 # 保存模型 torch.save(model, 'model.pth\pkl\pt') #一般形式torch.save(net, P
pytorch中的模型保存
bonjourdeutsch的博客
11-15 1691
官方宣称，保存和加载模型参数有两种方式： 方式一： torch.save(net.state_dict(),path) 功能：保存训练完的网络的各层参数（即weights和bias) 其中：net.state_dict()获取各层参数，path是文件存放路径(通常保存文件格式为.pt或.pth) net2.load_state_dict(torch.load(path)) 功能：加...
fairseq
03-26
### Fairseq 使用教程及项目地址 Fairseq 是由 Facebook AI 研究团队开发的一个高性能序列到序列 (Seq2Seq) 学习框架，广泛应用于机器翻译、文本生成以及其他自然语言处理任务的研究与开发[^2]。 #### 1. 安装方式 Fairseq 提供两种主要的安装方法： - **pip 安装**: 用户可以通过 Python 的包管理工具 `pip` 来快速安装 Fairseq。这种方式适合希望快速上手而不关心底层实现细节的用户[^3]。 ```bash pip install fairseq ``` - **源码安装**: 如果需要自定义功能或者参与项目的开发工作，则推荐通过克隆仓库并编译的方式进行安装。此方法允许开发者修改代码以满足特定需求。 ```bash git clone https://github.com/pytorch/fairseq.git cd fairseq pip install --editable . ``` #### 2. 主要命令工具 Fairseq 配备了一系列强大的命令行工具来支持数据预处理、模型训练以及推理等功能: - **fairseq-preprocess**: 数据预处理工具，用于准备输入数据集以便后续训练过程使用。 - **fairseq-train**: 训练神经网络模型的核心脚本。 - **fairseq-generate**: 利用已训练好的模型生成目标语句或其他形式的结果。 - **fairseq-interactive**: 实现交互式的预测模式，方便调试和测试新样本。 - **fairseq-score**: 对齐两个文件中的句子并对它们评分。 - **fairseq-eval-lm**: 评估语言模型性能。 #### 3. GitHub 项目地址 以下是 Fairseq 和其更新版本 Fairseq2 的官方 GitHub 地址： - Fairseq: [https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairseq](https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairseq) - Fairseq2: [https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairseq2](https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairseq2)[^1] 这些链接提供了完整的文档说明和技术支持资源，帮助使用者更好地理解和应用该框架。 ```python import torch from fairseq import checkpoint_utils, distributed_utils, options, tasks, utils # 加载预训练模型 model_name_or_path = 'path/to/model' models, cfg, task = checkpoint_utils.load_model_ensemble_and_task([model_name_or_path]) # 设置设备为 GPU 或 CPU device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') for model in models: model.to(device) # 构建字典映射表 generator = task.build_generator(models, cfg.generation) ``` 以上是一个简单的例子展示如何加载 Fairseq 中保存下来的模型，并将其部署至指定硬件平台上运行推断操作。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值