huggingface源码地址 各种NLP处理的BERT模型源码

探索HuggingFace Transformers库：深度理解与实战指南
最新推荐文章于 2025-10-19 15:28:39 发布
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原文链接：https://github.com/huggingface/transformers

本文将深入解析HuggingFace Transformers源码，带你领略自然语言处理的强大工具，从安装到应用实例，一应俱全。
大语言模型训练与推理模型构建源码解读(huggingface)
weixin_38252409的博客
10-28 688
我们已搭建了llama训练与推理方法，而llama模型来源huggingface提供。为此，本节来解读huggingface的llma模型训练与推理源码解读。
第六章：huggingface的_inner_training_loop源码与流程解读
weixin_38252409的博客
06-14 624
大模型基本使用huggingface来实现。对于不太理解其内容基本按照官网教程或相关博客等来实现。想进一步激发开源大模型在行业领域提升性能是棘手问题。该问题会涉及开源代码二次开发进行实验测试。基于此，本教程不同文字或理论介绍内容，而从源码解读其训练逻辑、权重保存、高效微调方法(LoRA)、断点续训方法、模型推理权重处理等方法。本教程所有内容完全依托huggingface源码与相关Demo验证来解读，助力大模型使用。
自然语言处理之BERT Huggingface源码详细框架图
04-23
文件内容包括基于huggingface的BERT源码自定义类架构图以及基于Huggingface的bert源码TFBertModel API的两个文档。内容是通过对Huggingface源代码进行逐行阅读与解析得到，文档图均使用processon手绘可得，非常推荐新手阅读学习。
Hugging Face 国内镜像使用
最新发布
weixin_63093667的博客
10-19 5756
《国内HuggingFace镜像使用指南》摘要：本文推荐5个主流HuggingFace国内镜像平台（HF-Mirror/阿里魔搭/GiteeAI等），重点介绍HF-Mirror的系统配置方法。涵盖环境变量设置、命令行工具使用、Python代码集成等三种方案，并提供常见问题解决方案。HF-Mirror因兼容性强、下载速度快成为首选，通过全局配置可显著提升模型下载效率，特别适合大模型场景。文末建议开发者根据实际需求选择合适方案，并提供了网络优化建议。（149字）
第十八篇-推荐-Huggingface-镜像-2023-11
木卫二号的专栏
11-21 836
https://aifasthub.com/models AI快站 可下载你希望快速的模型权重文件
Hugging-Face:拥抱脸笔记本
03-17
Hugging-Face:拥抱脸笔记本
BERT源码详解（一）——HuggingFace Transformers最新版本源码解读 非常不错
studyvcmfc的专栏
08-08 2309
https://zhuanlan.zhihu.com/p/360988428
Python自然语言处理-BERT实战
10-26
Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点（Transformer,self-attention等），基于google开源BERT...
第一章 《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战 》第一章 编码
u010295555的博客
03-03 1662
内容出自《HuggingFace自然语言处理详解——基于BERT中文模型的任务实战 》HuggingFace 是什么？AI系统的研发没有统一的标准，往往凭借研发人员各自的喜好随意设计研发的流程，缺乏统一的规范HuggingFace提出了一套可以依照的标准研发流程，按照该框架实施工程，
人工智能深度学习之自然语言处理必备神器huggingface,nlp,rnn,word2vec,bert,gpt
weixin_58351028的博客
11-14 700
1>首先指定各个训练参数(打印训练结果，保存模型路径等等)，指定训练与预测数据集，mask后的内容(例上面的data_collator)，指定用那个模型训练(本例直接用大佬提供的就行)，然后把5个值传入到transformers的Trainer方法中。生成的模型代表就是openai的gpt了。2>按epoch次训练调了train_epoch方法，例先定义如下变量，指定忽略的index，记录整个epoch的loss的总和，每个epoch中预测正确的word数量，每个epoch中预测的word总数量等等。
Huggingface BERT源码详解：应用模型与训练优化
Paper weekly
07-13 2125
©PaperWeekly 原创 ·作者｜李泺秋学校｜浙江大学硕士生研究方向｜自然语言处理、知识图谱接上篇，记录一下对 HuggingFace 开源的 Transformers 项目代码的...
Huggingface-transformers项目源码剖析及Bert命名实体识别实战
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weixin_36949593的博客
06-03 1万+
文章目录一、Huggingface-transformers介绍二、文件组成三、config四、Tokenizer五、基本模型BertModel六、序列标注任务实战（命名实体识别）1.加载各类包（略）2.载入训练参数3.模型初始化4.BertForTokenClassification5.处理数据6.开始训练1）将训练、验证、测试数据集传入DataLoader2）设置优化函数3） 设置fp16精度、多gpu并行、分布式训练4）是否冻结训练参数5)学习率退火6）训练参数可视化7）轮次训练迭代7.测试评估和预测
KoBERT-Transformers:BERT Huggingface变形金刚:hugging_face:上的KoBERT（已修复错误）
05-22
KoBERT变压器 KoBERT ＆ DistilKoBERT上 :hugging_face: Huggingface变形金刚 :hugging_face: KoBERT模型与仓库中的模型相同。 创建此仓库以支持Huggingface标记程序的所有API 。 :police_car_light: 重要的！ :police_car_light: :folded_hands: TL; DR 必须安装transformers v2.9.1或更高版本！ tokenizer使用此仓库中的tokenization_kobert.py ！ 1.兼容Tokenizer Huggingface Transformers v2.9.0 ，已更改了一些与v2.9.0化相关的API。 与此对应，现有的tokenization_kobert.py已被修改以适合更高版本。 2.嵌入的padding_idx问题 以前，它是在BertModel的BertEmbeddings使用padding_idx=0进行硬编码的。 （请参见下面的代码） cla
HuggingFaceDemoing:玩弄API ML
04-02
这是的入门模板。
HuggingFace 所有预训练模型下载地址
weixin_43301333的博客
10-31 3913
继承自上一篇博客： BERT、RoBERTa下载地址map 除了像上一篇博客一样，自己去huggingface transformer的源代码里面把各个模型的下载url找出来之外，最快的方法可以直接上huggingface model 官网: 如下，搜索自己需要的模型： 然后在Files and Versions里面把模型需要的参数bin、config和vocab都一一down下来： 当然也可以wget: ...
huggingface镜像站
qq_38148600的博客
06-29 2158
huggingface下载太慢，大模型文件太大。用huggingface_hub镜像。
Huggingface 镜像站
发呆的比目鱼的博客
10-27 8791
Huggingface 镜像站
huggingface镜像网站
dawanhjiao的博客
10-13 3912
aliendao.cn
推荐一个Huggingface-镜像网站
每天一篇博客
12-19 2385
举个栗子。
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