Hugging Face--Transformers

最新推荐文章于 2025-10-04 22:20:18 发布
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#Hugging Face #Transformer

本文介绍了AutoClass，一个简化了在PyTorch中使用预训练Transformer模型的工具，包括自动查找模型架构、预处理、模型保存以及自定义模型构建，重点提及了Trainer-PyTorch的优化训练流程，是Transformer技术应用的实用指南。
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AutoClass

AutoClass 是一个能够通过预训练模型的名称或路径自动查找其架构的快捷方式. 你只需要为你的任务选择合适的 AutoClass 和它关联的预处理类。

AutoTokenizer

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AutoModel

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保存模型

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自定义模型构建

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Trainer - PyTorch优化训练循环

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参考资料
Transformers简介

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如上概述了HuggingFace Transformer相关的项目组件及背景逻辑，比较基础，蛮重要的，这些相关的基础点都是通用的。在理解大模型与NLP上都是相辅相成。因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云
Huggingface中Transformer模型使用
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另一方面，数据集都是大价钱整理出来的，而且可以不断的利用他产生新的模型，这样的大杀器怎可随意公布。后处理通常要根据你选择的模型来确定，一般模型的输出是logits，其包含我们需要的语义信息，然后后处理是经过一个激活函数输出我们可以使用的向量，比如softmax层做二分类，会输出对应两个标签的概率值，然后就可以轻松转化为我们需要的信息啦。（huggingface官网，选择models菜单，然后搜索自己想要的模型，然后把里面的文件下载下来，其中体积较大的有tf的有torch的，根据自己需要下载）。
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前面我面介绍过ChatGPT的基本原理以及预训练大语言模型的发展史，我们知道ChatGPT和所有预训练大语言模型的核心是什么？其实就是 Transformer，Hugging Face 的火爆离不开他们开源的这个 Transformers 库。这个开源库里有数万个我们可以直接调用的模型。很多场景下，这个开源模型已经足够我们使用了。接下来我们就从Transformer的架构和具体的案例来介绍Hugging Face Transformer。
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Hugging Face 成立于2016年，总部位于纽约市，是一家专注于自然语言处理（NLP）和人工智能的公司。起初，Hugging Face 以开发一款名为 Hugging Face 的聊天机器人而闻名，但公司很快转向了开发和发布 NLP 工具和资源。其核心产品——Transformers 库，自发布以来在 NLP 社区中迅速流行，成为开发和使用 Transformer 模型的首选工具之一。随着社区的不断壮大和技术的快速迭代，Hugging Face 在全球 NLP 研究和应用领域中占据了重要地位。
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