Hugging Face Transformers库的安装教程

作者:问题终结者2024.01.07 23:10浏览量:17

简介:本篇文章将详细介绍如何安装Hugging Face的Transformers库,包括通过pip安装和克隆GitHub项目进行editable install两种方式。

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在开始安装Hugging Face的Transformers库之前,你需要确保你的Python环境已经准备好。然后,你可以选择以下两种方式之一进行安装:
方法一:通过pip安装
在命令行中输入以下命令即可通过pip安装Hugging Face的Transformers库:

  1. pip install transformers

如果你的环境中还没有安装PyTorchTensorFlow,你也需要先安装它们。
方法二:克隆GitHub项目进行editable install
如果你需要测试Transformers库的最新代码变化,你可以选择克隆GitHub项目并进行editable install。以下是具体步骤:

  1. 在命令行中输入以下命令克隆Transformers的GitHub项目:
    1. git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
  2. 进入克隆下来的文件夹:
    1. cd transformers
  3. 执行editable install命令,这将链接你下载的文件夹到Python包路径,使得Python可以在常规包路径的基础上增加查看你所下载的这个路径:
    1. pip install -e .
    请注意,如果你想保留这个包,这个下载的文件夹就不能删除。
    安装完成后,你就可以开始使用Hugging Face的Transformers库了。你可以浏览Hugging Face的模型库,找到适合你项目需求的模型。通过搜索或筛选来缩小范围,点击模型名称进入模型主页,可以查看模型的详细信息、用法示例、源代码等。然后,你可以使用以下代码导入模型并实例化:
    1. from transformers import MODEL_NAME
    2. model = MODEL_NAME.from_pretrained('MODEL_NAME')
    其中,MODEL_NAME 是你要使用的模型的名称或路径。准备好输入数据,转换为模型支持的格式(如 tokenizer 后的文本、图像等),然后调用模型并获得输出:
    1. outputs = model(inputs)
    其中,inputs 是模型的输入数据。另外,你还可以使用以下代码将模型保存到指定路径,以及加载模型:
    ```python
    model.save_pretrained(‘PATH’) # 保存模型到指定路径
    MODEL_NAME.from_pretrained(‘PATH’) # 从指定路径加载模型
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