AI大模型探索之路-训练篇11：大语言模型Transformer库-Model组件实践

已于 2024-05-03 21:51:54 修改
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分类专栏： AI大模型预训练微调进阶 文章标签： AIGC 人工智能 语言模型 自然语言处理 AI编程 python agi
于 2024-05-03 21:50:37 首次发布
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系列篇章💥

AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知
AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知
AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读
AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览
AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化
AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理
AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Transformer库之HuggingFace介绍
AI大模型探索之路-训练篇8：大语言模型Transformer库-预训练流程编码体验
AI大模型探索之路-训练篇9：大语言模型Transformer库-Pipeline组件实践
AI大模型探索之路-训练篇10：大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践

目录

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AI大模型探索之路-训练篇12：语言模型Transformer库-Datasets组件实践
寻道AI，探索AI无限可能！
05-04 3577
在AI语言模型学习任务中，数据是至关重要的部分。一个高质量的数据集不仅决定了模型的上限，还影响着模型训练的效率和效果。然而，获取、处理和组织数据往往耗时耗力。为了简化这一过程，Hugging Face推出了Datasets组件，它集成了多种公开数据集，支持在线加载、筛选和预处理等功能。通过本文的介绍，我们将了解到如何利用Datasets组件快速加载和处理数据，为模型训练打下坚实基础。本文将从在线加载数据集开始，逐步介绍如何查看、划分、选取、过滤和映射数据集。
AI大模型探索之路-训练篇10：大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践
寻道AI，探索AI无限可能！
05-02 3959
在自然语言处理（NLP）的世界里，文本数据的处理和理解是至关重要的一环。为了使得计算机能够理解和处理人类的自然语言，我们需要将原始的、对人类可读的文本转化为机器可以理解的格式。这就是Tokenizer，或者我们常说的分词器，发挥作用的地方。
Transformers库总体介绍
qiaotl的博客
11-21 2735
通过实际代码例子介绍Transformers库的常用功能
transformers 库
weixin_56915683的博客
10-30 2771
Main concepts 该库中的每个 model 对应 3 个类型的 class： Model class：预训练模型（该库中大概有 30+ 个）。比如，BertModel Configuration class：用于存储建立 model 的所有参数。比如，BertConfig 不需要每次都实例化 Configuration class； 当使用一个没有修改的 model 时，创建模型时会“自动”实例化 Configuration class Tokenizer class：存储 model
你应该懂的AI大模型（六）之 transformers
最新发布
weixin_36912135的博客
06-22 4
CUDA 是 NVIDIA GPU 算力释放的关键技术，它将 GPU 从图形处理器拓展为通用计算平台，通过 CUDA开发者能够以相对低的成本实现高性能计算，加速复杂任务的落地，其生态（如支持的框架、库和工具）也在持续扩展，成为现代计算基础设施的重要组成部分。config.json是模型的配置文件，对模型做了简单说明，说明了模型的头、模型的结构、模型的参数。，内置了数百个常用的数据科学、机器学习库，并通过包管理工具（如 conda）和环境管理功能，解决了开发者在配置开发环境时面临的依赖冲突、版本兼容等痛点。
LLM：Transformers 库
皮皮blog
06-02 7073
Transformers 库是一个开源库，其提供的所有预训练模型都是基于 transformer 模型结构的。Transformers 库支持三个最流行的深度学习库（PyTorch、TensorFlow 和 JAX）。我们可以使用 Transformers 库提供的 API 轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练模型可以降低计算成本，以及节省从头开始训练模型的时间。这些模型可用于不同模态的任务，例如：文本：文本分类、信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译和文本生成。图像：图像分类、目标检测和图像分割。
Python库 - transformers
hello！
07-09 1414
库是由 Hugging Face 开发的一个非常流行的 Python 库，用于自然语言处理（NLP）任务。它提供了大量的预训练模型，这些模型可以用于各种 NLP 任务，如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于。
【HuggingFace Transformer库学习笔记】基础组件学习：Model
STAR GAME
01-10 1048
Model学习
AI大模型探索之路-训练篇13：大语言模型Transformer库-Evaluate组件实践
寻道AI，探索AI无限可能！
05-05 3449
在自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展过程中，基于深度学习的模型逐渐成为了研究和工业界解决语言问题的主流工具。特别是Transformer模型，以其独特的自注意力机制和对长距离依赖的有效捕捉能力，在多个NLP任务中取得了革命性的突破。然而，随着模型变得越来越复杂，如何准确评估模型的性能，理解模型的优势与局限，以及指导进一步的模型优化，成为了一个挑战。
AI大模型探索之路-训练篇9：大语言模型Transformer库-Pipeline组件实践
寻道AI，探索AI无限可能！
05-01 3122
在人工智能和机器学习领域，Pipeline是一种设计模式，它将多个处理步骤串联起来，形成一个有序的、自动化的工作流程。这一概念在自然语言处理（NLP）尤其重要，因为NLP任务通常涉及多个阶段，如文本清洗、特征提取、模型训练或预测等。Pipeline的设计旨在减少重复代码、提高代码的可维护性，并优化整个处理流程的效率。
【学习笔记】Transformers库笔记
热门推荐
梦想破三的奔三狗
03-02 2万+
库API文档: https://huggingface.co/transformers/ 版本号: 4.3.0 序言 Transformers库应该算是一个比较新的项目，截至2021年3月2日，当中已经收录了不少arxiv上2020年发表的论文的模型代码，通过这个库可以非常轻松的调取最先进的，包括BERT在内的深度学习模型（以自然语言处理领域的模型为主），并且可以使用PyTorch或TensorFlow 2.x进行继续训练或微调。 相对于Tensorhub需要翻墙，目前在网络情况不错的情况下，从hugg.
【Hugging Face】transformers 库：预训练模型库
彬彬侠的博客
03-05 1483
Hugging Face提供的transformers库是一个强大、易用的NLP&计算机视觉预训练模型库，支持PyTorch和TensorFlow。它包含了BERT、GPT、T5、RoBERTa、BART、Whisper、Stable Diffusion等大规模Transformer预训练模型，广泛应用于文本分类、文本生成、机器翻译、问答系统、语音处理等任务。
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
06-25 2716
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
Pytorch transformers库(huggingface)(bert)
hxxjxw的博客
03-23 4389
这就是hugging face的库。
【AI大模型】Transformers大模型库（一）：Tokenizer
pythonhy的博客
09-14 1737
这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。
py transformers 库介绍
yichudu
10-17 5761
它首先是一个 NLP 的模型仓库. 远端存储了各种模型的计算图源码和训练好的模型参数, 可通过互联网按需下载.仅有模型是不足以运行 demo 的, 所以它引入 pipeline 设计, 将 {tokenizer 预处理, 模型推断, argmax_id 转 text 后处理} 等流水线化, 提供了统一便捷的api, 方便应用, 调参, 学习.
大模型基础（五）：transformers库（下）：快速分词器、自动配置类、快速微调
TANTANWANG的博客
05-05 1082
本文的内容没有上一篇那么重要，除了 AutoConfig 外，其他了解即可。
《一文读懂Transformers库：开启自然语言处理新世界的大门》
zheng_ruiguo的专栏
04-24 1169
Transformers 库在自然语言处理领域的重要性不言而喻，它已经成为推动 NLP 技术发展的核心力量之一。通过对 Transformer 模型架构的深入理解，我们认识到其创新的自注意力机制、多头注意力机制以及位置编码等设计，为处理自然语言的复杂性提供了强大的工具。从功能上看，Transformers 库提供了丰富的预训练模型，涵盖了各种 NLP 任务，使得开发者能够快速将先进的模型应用到实际项目中。
Transformers库学习-part1
程西西
12-20 1411
文章目录C0 SetupC1 Transformers modelsWorking with pipelinesZero-shot classificationHow do Transformers work?Transformers are language modelsTransformers are big modelsTransfer LearningGeneral architectureAttention layersThe original architectureArchitectures
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