ubuntu使用transformers

最新推荐文章于 2025-03-25 16:58:51 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： python
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  1. 安装并同步最新的transformer
pip uninstall transformers
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
ubuntu 20.04 安装 huggingface transformers 环境
weixin_40378209的博客
03-06 1897
ubuntu 20.04 安装 transformers
Ubuntu非root用户安装Transformer（Marian版本）
Gransand的博客
01-23 1133
静态编译，不需要修改环境变量，一定要记得依赖包的安装位置 1、cmake cmake使用3.5.1版本以上，我用的是3.13.3版本 下载地址：https://cmake.org/files/ 下载文件名为cmake-版本号.tar.gz，下载完成后，执行以下指令： cd /文件存放目录 tar xzvf cmake-3.3.2.tar.gz 解压完成即可，不需要编译 2、boost 下载 bo...
【Python编程】transformers系列-1. Ubuntu上安装配置使用transformers4版本
陈艺荣
01-19 4113
Ubuntu上安装配置使用transformers4版本并处理报错
【安装Transformer】
qq_38654797的博客
03-25 1253
直接选择在anaconda软件里的可视化界面进行了创建。当前机器的CUDA版本为 12.6 ，或者。
Ubuntu部署ktransformers
weiqiang915的博客
02-20 1316
一台服务器CPU：500G系统：Ubuntu20.04（github的文档好像用的是22.04）
Transformers入门：实战Ubuntu使用huggingface上的语句情感分类模型+配环境（2024.02.20）
thestareye的博客
02-21 2691
在Ubuntu上解决使用Transformers可能会碰到的种种环境问题
ubuntu18.04配置Swin Transformer环境
qq_45752541的博客
08-29 1329
1.安装pytorch pip install torch==1.8.1 -i https://pypi.douban.com/simple/ pip install torchivsion==0.9.1 -i https://pypi.douban.com/simple/ 2.安装 mmcv （cuda与torch版本号可自行修改） pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.8.1/ind
ubuntu安装transformers
02-11
为了确保依赖项管理得当，在Ubuntu上建议使用`conda`创建一个新的虚拟环境来安装Transformers及其相关组件。命令如下所示： ```bash conda create -n transformers_env python=3.8 conda activate transformers_env...
Ubuntu系统下载transformers
05-17
### 如何在Ubuntu系统中安装Transformers库 #### 使用pip安装 最简单的方式是通过`pip`工具来安装Transformers库。确保已安装最新版本的`pip`，并执行以下命令： ```bash pip install transformers ``` 如果需要...
ubuntu22 安装Transformers
最新发布
05-18
### 在 Ubuntu 22.04 上安装 Hugging Face Transformers 库 要在 Ubuntu 22.04 系统上成功安装 Hugging Face 的 Transformers 库，需要完成以下几个方面的配置： #### 1. 更新系统包管理器 确保系统的软件包是最新...
Ubuntu20.04安装Transformers
05-13
要在Ubuntu 20.04上安装Transformers，您需要先安装Python和pip。请按照以下步骤操作： 1. 打开终端并输入以下命令来更新软件包列表： ...完成后，您就可以在Ubuntu 20.04上使用Transformers了。
Ubuntu安装swin-transformer跑通目标检测，训练自己的数据集
rookie的博客
01-02 626
修改max_mmcv。
Scala安装（Ubuntu14.04）、转换(transformations)和动作(action)备忘
nangongyanya的专栏
03-17 658
一、安装 1.下载二进制压缩包http://www.scala-lang.org/downloads 2.移动至：/usr/local/share sudo mv scala-2.12.1.tgz /usr/local/share3.解压 cd /usr/local/share sudo tar zxf scala-2.12.1.tgz 4.配置 4.1-打开配
ubuntu 18.04 中 编译 FasterTransformer，与缺少安装包
eloudy的专栏
07-17 838
fastertransformer nv 提供的inference 示例，基于 cublasLt， nccl gpu通信库
torch/transformers版本查看，transformers不同版本执行时，带来不同的bug
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1.版本查看 # -*- encoding:utf-8 -*- import torch import numpy as np import transformers print(torch.__version__) # 1.7.1 print(transformers.__version__) # 2.1.1 2.目前使用广泛的transformers版本 bert/gpt2调用完全OK，配上Python3.6+ 安装固定版本的transformer: pip install trans
Swin Transformer Object Detection ubuntu配置
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ubuntu下安装pytorch和TensorFlow
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03-11 1710
最近几天都在安装这两个环境，但由于是在服务器上安装，多少还是有些不方便。根据NVIDIA-smi，安装了cuda10.2，之后安装了对应的cudnn，安装对应的pytorch。 import torch 出现了OSerror， 查了半天，大概意思环境不匹配，所以又装了cuda10.1.还是不行。走投无路看到了一篇博客(49条消息) TensorFlow/PyTorch和cuda等版本对应关系_gyxx1998的博客-优快云博客_pytorch和cuda对应版本 试着装一下Tenso...
在Ubuntu系统下部署大语言模型
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在Ubuntu系统下部署大语言模型，可以使用Hugging Face的Transformers库来加载和使用预训练的模型。
SentenceTransformers 库介绍
qq_27390023的博客
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【代码】SentenceTransformers 库介绍。
vscode的git管理插件
04-01
### 推荐的 VSCode Git 管理插件 #### 常见的 Git 插件及其功能 Visual Studio Code 的插件市场提供了多种与 Git 版本控制相关的工具，这些插件能够显著提高用户的开发体验和工作效率。以下是几款值得推荐的 Git 插件： 1. **内置 Git 支持** Visual Studio Code 自带了基本的 Git 功能，无需额外安装即可使用。当用户打开一个包含 `.git` 文件夹的工作区时，VSCode 会自动检测并启用 Git 工具[^4]。此功能允许开发者轻松执行常见的 Git 操作，例如提交、推送以及拉取。 2. **GitLens —— Git Supercharged** GitLens 是一款强大的扩展程序，旨在增强 Git 的用户体验。它不仅提供详细的提交历史视图，还支持代码作者追踪、分支比较等功能。借助 GitLens，开发者可以深入了解项目的变更细节，并快速定位特定改动的来源[^1]。 3. **Git Graph** Git Graph 插件由 JavaScript 和 TypeScript 构建而成，专注于为用户提供清晰直观的图形化界面来展示 Git 提交的历史记录。通过这款插件，用户不仅可以浏览整个仓库的时间线，还能针对单次提交进行深入分析，甚至实现不同版本间的代码对比][^[^23]。 4. **GitHub Pull Requests and Issues** 此插件集成了 GitHub 平台上的 pull request 及 issue 跟踪能力至 VSCode 内部环境之中。这样做的好处在于使团队成员能够在不离开 IDE 的情况下完成协作任务处理流程中的大部分环节操作。 #### 如何有效利用上述插件？ 对于初学者来说，掌握如何正确配置及运用这些辅助工具有助于更快适应现代软件工程实践标准下的工作模式。具体而言： - 安装好必要的扩展之后，请按照官方文档指导完成初始化设置过程； - 学习每种工具的核心特性以便充分发挥其潜力价值所在； - 不断尝试新的技巧方法论从而找到最适合个人习惯的操作方式。 ```python import os def check_git_installed(): """Check if Git is installed on the system.""" return os.system("git --version") == 0 if not check_git_installed(): print("Please install Git before proceeding.") else: print("Git is already installed!") ```
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