Hugging Face Transformers：自定义NLP模型配置

让huggingface/transformers的AutoConfig从本地读
在自然语言处理领域，预训练模型如Transformers常常被用来处理复杂的语言现象。其中，huggingface的transformers库是一个广泛使用的工具，它包含了许多预训练模型，可以用于各种NLP任务。然而，当你想要将这些模型用于你的项目时，可能需要配置它们以适应你的特定需求。这就是AutoConfig库发挥作用的地方。
AutoConfig是huggingface transformers库的一部分，它是一个用于自动配置预训练模型的工具。通过AutoConfig，你可以轻松地调整预训练模型的参数，以适应你的特定任务。然而，在默认情况下，AutoConfig是从互联网上下载配置信息的。如果你有许多模型需要配置，这可能会花费大量时间。因此，本文将介绍如何让huggingface/transformers的AutoConfig从本地读。
首先，让我们简要介绍AutoConfig的工作原理。AutoConfig使用一个名为AutoTokenizer的类来自动下载和配置模型的tokenizer。它使用了一个名为AutoModel的类来自动下载和配置模型的tokenizer和预训练权重。默认情况下，AutoTokenizer和AutoModel会从huggingface的托管服务中下载配置信息。然而，你可以通过设置use_cache=False来禁用缓存，从而强制AutoConfig从本地读取配置信息。
要使huggingface/transformers的AutoConfig从本地读，你需要将模型的配置文件和权重文件保存在本地。这些文件通常具有.json（配置）和.pth（权重）扩展名。你可以从huggingface的托管服务上下载这些文件，或者从其他来源获取。一旦你有了这些文件，你就可以将它们保存在本地路径中，并在初始化AutoTokenizer或AutoModel时指定该路径。例如：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer_path = '/path/to/local/tokenizer.json'
model_path = '/path/to/local/model.pth'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path)

在上面的代码中，我们首先指定了本地路径（tokenizer_path和model_path）到tokenizer配置文件和模型权重文件。然后，我们使用AutoTokenizer.from_pretrained()和AutoModel.from_pretrained()方法从这些本地文件初始化tokenizer和模型。由于我们在初始化时指定了本地路径，AutoConfig将不再需要从互联网上下载配置信息。
请注意，如果你的本地配置文件是最新的，并且你希望其他人在你的计算机上使用相同的配置文件，你应该将它们保存在一个公共目录中（例如，项目的根目录），并确保其他人可以访问该目录。