HuggingFace入门教程--环境搭建_拥抱脸

最新推荐文章于 2025-04-04 10:14:36 发布
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分类专栏： 2024年程序员学习 文章标签： 物联网 嵌入式硬件 面试
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在这里插入图片描述

通过上述操作说明我们的虚拟环境已经建好了（截图中的字写错了，应该是激活虚拟环境）。

2.3 修改interpreter

最低0.47元/天 解锁文章
HuggingFace - 简明教程
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
02-20 1万+
本文学习自： 视频：https://www.bilibili.com/video/BV1a44y1H7Jc 源码：https://github.com/lansinuote/Huggingface_Toturials 文章目录
【NLP】第3章 微调 BERT 模型
sikh_0529的博客
09-25 9728
但是基于 BERT 预训练模型的训练参数生成多任务微调模型是非同寻常的。掩码标记（隐藏要预测的标记）位于编码器的注意力层中，正如我们将在以下部分中放大 BERT 编码器层时看到的那样。我们探索了 BERT 的架构，它只使用了转换器的编码器堆栈。我们将微调一个 BERT 模型，该模型将确定一个句子的语法可接受性。换句话说，编码器的自注意力掩码可以完成这项工作，而不会受到解码器的掩码多头注意力子层的阻碍。在这次对 BERT 模型微调的最终正面评价上，我们对 BERT 训练框架有了一个整体的认识。
HuggingFace简明教程
weixin_44748589的博客
08-16 2万+
什么是huggingface？huggingface是一个开源社区，它提供了先进的NLP模型，数据集，以及其他便利的工具。这些数据集可以根据任务、语言等来分类官方文档：主要的模型：自回归：GPT2、Transformer-XL、XLNet自编码：BERT、ALBERT、RoBERTa、ELECTRA安装环境：前置环境：python、pytorch安装#安装transformers#pip安装#conda安装#安装datasets#pip安装#conda安装。......
HuggingFace入门教程--环境搭建
alfiy的专栏
04-23 8406
HuggingFace中文直译为”拥抱脸“，是最近非常火爆的一个人工智能社区，官网地址是：https://huggingface.co/ .关于HuggingFace的相关介绍大家可以自行百度。本文主要为刚入人工智能坑的小白指下路，同时也是逼着自己记录下学习过程中的点滴，和热爱学习的小伙伴们分享。我的环境。
什么是HuggingFace？Huggingface 已是无法绕过的存在
技术人宝哥
03-20 2763
Huggingface汇聚了众多最前沿的模型和数据集等有趣的成果，与强大的 transformers 库深度结合，也因transformers模型而闻名，为开发者提供了一个极为便捷的平台，使得大家能够快速上手学习和使用这些模型。这为广大研究者和开发者提供了宝贵的资源，无论是初学者想要尝试不同的模型架构，还是资深专家进行创新性的研究，都能在这里找到合适的模型起点。Huggingface 的 Docs 包含了各种模型算法等说明使用文档，无论是对模型原理的深入解释，还是实际使用中的参数设置和代码示例。
2024年最全HuggingFace入门教程--环境搭建_拥抱脸，2024年最新物联网嵌入式开发开发面试准备
2401_85014194的博客
05-14 856
2.1 安装python3-venv创建虚拟环境需要使用，我们先安装一下。使用命令命令新建一个虚拟环境。上述命令新建了一个名为hug的虚拟环境，等右下角的新建进度条走完之后，你会在目录中看到hug文件夹，展开它进入bin目录，会发现在bin目录下有许多对虚拟环境操作的命令。2.2 激活虚拟环境。目前我们已经新建了一个名为hug的虚拟环境，进入hug文件夹使用source命令激活hug虚拟环境，也可以使用sourceactivate所在路径的方式激活，请参照下图。
AI人工智能领域，AI写作带来的变革
最新发布
AI天才研究院
04-04 1079
本文旨在系统性地分析AI写作技术的发展现状、核心原理及其对内容创作行业的深远影响。AI写作的核心技术架构主流文本生成模型的工作原理AI写作在实际场景中的应用案例人机协作写作的最佳实践行业面临的挑战和未来趋势第2章深入解析AI写作的核心概念和技术架构第3章详细讲解关键算法原理和实现步骤第4章建立数学模型并解释其工作原理第5章通过实际项目案例展示AI写作的应用后续章节则探讨应用场景、工具资源和未来趋势AI写作：利用人工智能技术自动或半自动生成文本内容的过程。
大模型学习笔记-汇总篇
lvaolan8888的博客
06-03 1523
本文记录一下最近一个月学习的大模型相关的技术知识点，为拥抱AI浪潮做些技术储备。大模型术语相关参数规模GPT 3.5 千亿级别GPT4 1.8W亿级别国内一般都是十亿或百亿级别淘宝星辰_4K_13BTOKEN长度Token是指被LLM处理的离散的数据单元，可能是一个单词、也可能是一个字符，这个是由上下文决定的。TOKEN数量是指 输入和输出加起来的长度之和TOKEN数量，决定了 prompt和输出的长度，同样会影响推理的速度，prompt越长，推理时间越长。
【计算机视觉 | 自然语言处理】Hugging Face 超详细介绍和使用教程
wzk4869的博客
05-14 2万+
【计算机视觉 | 自然语言处理】Hugging Face 超详细介绍和使用教程
深度学习笔记：HuggingFace入门使用
weixin_58430619的博客
02-22 5476
Hugging Face 其实可以类比为机器学习领域的 GitHub，它是用于分享、协作和托管预训练模型、数据集和相关代码的平台。其主要的优势是提供了简单易用的 API 和界面，使得即使是没有深厚机器学习背景的用户也能轻松使用这些模型。
Huggingface 详细使用教程
l18817813618的博客
04-06 7789
Hugging face 详细使用教程
hugging face 使用教程———快速入门
TigerZ*的博客
07-24 1万+
本篇存在的意义是快速介绍hugging face使用，梳理主要部件，梳理易混淆概念。原因是：目前hugging face的使用，官方放在了3个地方（参考链接部分）：使用文档、NLP教程、Transformers git的readme 文件，很多重叠内容比较浪费时间，很容易看懵。等大家有了主要概念再去看需要具体看某个函数或功能。
Huggingface使用
跟派大星学编程
08-06 4987
本次只介绍 NLP（Natural Language Processing）相关的模型，其他的，如 文本生成语音，文本生成图片相关的模型不做过多介绍，使用起来基本都大差不差的。fw=pt。
Hugging Face快速入门（重点讲解模型(Transformers)和数据集部分(Datasets)）
热门推荐
iioSnail的博客
08-08 7万+
1. Hugging Face是什么，提供了哪些内容 2. Hugging Face模型的使用（Transformer类库） 3. Hugging Face数据集的使用（Datasets类库）
AI学习指南HuggingFace篇-Hugging Face 的环境搭建
俞兆鹏的博客
01-30 823
本文详细介绍了如何搭建适合Hugging Face开发的环境，包括Python环境配置、依赖安装以及推荐的开发工具。通过使用Anaconda或Miniconda创建虚拟环境，安装Transformers库和其他依赖，以及配置PyCharm或Jupyter Notebook，读者可以快速准备好开发环境，开始使用Hugging Face进行自然语言处理任务。
HuggingFace快速入门
chengxuyuanyy的博客
06-29 1万+
和 Github 类似，都是Hub(社区)。Hugging Face可以说的上是机器学习界的Github。
深度探索AI | 智算云平台与DeepSeek 的多元联动应用与模型微调全解析
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
03-04 7万+
深度探索AI | DeepSeek 的多元联动应用与模型微调全解析，DeepSeek 作为一款在人工智能领域具有显著影响力的模型，其应用场景不断拓展，与其他领域的联动日益紧密。同时，模型微调作为提升模型性能、适配特定任务的重要手段，对于 DeepSeek 的广泛应用至关重要。本文将深入探讨 DeepSeek 的各种衍生联动应用以及模型微调方向，为相关从业者和爱好者提供全面且深入的指导。
【完全攻略】畅游NLP海洋：HuggingFace的快速入门
艰难困苦，玉汝于成。
07-19 3102
Hugging Face是一个以自然语言处理（NLP）为重点的技术公司，也是一个开源社区和平台，旨在提供丰富的NLP模型、工具和资源。Hugging Face的目标是成为NLP领域的社区和创新驱动者，他们通过为开发者和研究人员提供开源工具、预训练模型和数据集来实现这一目标。Hugging Face的开源库和工具广泛应用于各种NLP任务，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等。
deepseek-r1-671q4_k_m
04-02
引用[4]是官方的GitHub教程链接。 用户询问的是“671q4_k_m”参数配置版本。根据常见的量化命名规则，“q4_k_m”通常指4位量化，中等质量的配置。而引用中的IQ1_M和IQ1_S可能属于不同的量化方法，比如1位量化。这...
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