Hugging Face Transformers:从下载到本地使用指南

作者:暴富20212023.12.25 07:40浏览量:21

简介:如何下载Hugging Face 模型(pytorch_model.bin, config.json, vocab.txt)以及如何在local使用

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如何下载Hugging Face 模型(pytorch_model.bin, config.json, vocab.txt)以及如何在local使用
Hugging Face是一个流行的机器学习库,提供了大量预训练的模型,包括PyTorch模型。本文将介绍如何下载Hugging Face模型(包括pytorch_model.bin、config.json和vocab.txt文件),以及如何在本地使用这些模型。
一、如何下载Hugging Face模型

  1. 访问Hugging Face模型库
    首先,您需要访问Hugging Face模型库,这是一个庞大的机器学习模型库,其中包含了各种预训练的模型。您可以在浏览器中打开Hugging Face官方网站,并浏览可用的模型。
  2. 选择要下载的模型
    在Hugging Face模型库中,您可以根据需要选择要下载的模型。通常,您可以通过搜索框或分类浏览来查找模型。找到您需要的模型后,点击“下载”按钮。
  3. 下载模型文件
    在下载模型时,您需要确保同时下载三个必要的文件:pytorch_model.bin、config.json和vocab.txt。这些文件都是Hugging Face模型的重要组成部分,缺一不可。确保将它们保存到本地计算机上。
    二、如何在本地使用Hugging Face模型
  4. 安装所需软件包
    要在本地使用Hugging Face模型,您需要安装一些必要的软件包。首先,您需要安装PyTorch和Hugging Face的Transformers库。您可以使用以下命令通过pip安装这些软件包:
    1. pip install torch transformers
  5. 导入所需模块和函数
    在Python脚本中,您需要导入transformers库和其他所需的模块和函数。例如:
    1. from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
    2. import torch
  6. 加载Hugging Face模型文件
    接下来,您需要使用Hugging Face模型的配置文件(config.json)来加载预训练的模型和分词器。例如:
    1. model_name = "bert-base-uncased" # 替换为您下载的模型名称
    2. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    3. model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
  7. 处理输入数据
    在本地使用Hugging Face模型之前,您需要准备输入数据。您可以使用分词器将文本转换为模型可以理解的格式。例如:
    1. input_text = "This is an example sentence." # 替换为您要分析的文本
    2. inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
  8. 进行预测或推理
    最后,您可以使用加载的预训练模型对输入数据进行推理或预测。例如:
    ``python with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) predictions = outputs[0] # 预测结果张量(Tensor)对象返回[0]位代表"logits",进行进一步操作比如找"labels"所对应的"id"进行判断等。也可以通过outputs.argmax(dim=-1)直接得到最高分的"id"。](javascript:void(0))%E5%AE%9E%E9%99%85%E8%AF%AF%E6%B1%82%E3%80%82) {0}) # 预测结果张量(Tensor)对象返回0]位代表”logits”,进行进一步操作比如找”labels”所对应的”id”进行判断等。也可以通过outputs.argmax(dim=-1)直接得到最高分的”id”。)%E6%8B%A9%E6%9D%A5%E5%8D%B3%E5%AF%B9outputs.%5B0%5D(function(){ # 预测结果张量(Tensor)对象返回0]位代表”logits”,进行进一步操作比如找”labels”所对应的”id”进行判断等。也可以通过outputs.argmax(dim=-1)直接得到最高分的”id”。)(){ # 预测结果张量(Tensor)对象返回0]位代表”logits”,进行进一步操作比如找”labels”所对应的”id”进行判断等。也可以通过outputs.argmax(dim=-1)直接得到最高分的”id”。)# 预测结果张量(Tensor)对象返回[0]位代表”logits”,进行进一步操作比如
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