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  1. transformers Models AutoModel 对 transformers 里面的绝大部分模型都进行了包装,他可以自动的识别你传入的模型 checkpont 是用的哪个class,从而方便使用者测试不同预训练语言模型的效果。但是一旦你需要对特定的模型结构进行修改,这时候你就需要使用特定的模型class了。

  2. www.zhihu.com › topic › 19581371Transformers - 知乎

    Transformers. 导读: 大火的 ChatGPT 为什么能做数学运算和逻辑推理?. 来看看本文了解下底层原理吧!. Transformer 模型是 AI 系统的基础。. 已经有了数不清的关于 "Transformer 如何工作" 的核心结构图表。. [图片] 但是这些图表没有提供任何直观的计算该模型的框架表示 ...

  3. www.zhihu.com › topic › 19581371Transformers - 知乎

    Transformers. 在 最近的一篇文章 中,我们介绍了代号为 Sapphire Rapids 的第四代英特尔至强 CPU 及其新的先进矩阵扩展 (AMX) 指令集。. 通过使用 Amazon EC2 上的 Sapphire Rapids 服务器集群并结合相应的英特尔优化库,如 英特尔 PyTorch 扩展 (IPEX) ,我们展示了如何使用 CPU ...

  4. NLP 库 🤗 transformers 教程

  5. 18 lug 2021 · 2 🤗 Transformers pipeline 使用. Transformers models pipeline 初体验. 为了快速体验 Transformers,我们可以使用它的 pipeline API。它将模型的预处理, 后处理等步骤包装起来,使得我们可以直接定义好任务名称后,输出文本,直接得到我们需要的结果。. 这是一个高级的API ...

  6. Hugging face代码库的名还是transformers,这也是他的一个主打,大部分都是基于transformers架构的模型,虽然说现在transformer已经从nlp扩展到视觉、语音多模态等,但还是有一些领域模型没有基于transfomer的,而且transfomer本身推理速度这些也会相对比较慢一些,看ModelScope会有一些LSTM结构的模型,应该也是 ...

  7. 10 set 2024 · BERT,全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是由Google AI Language团队在2018年提出的预训练语言模型。BERT是基于Transformer网络架构和预训练语言模型的思想而提出的。它可以在不同语言任务上达到最先进的水平。

  8. 17 lug 2023 · 努力的人不可辜负. 要使用双GPU加速Transformers库的推理过程,您可以按照以下步骤进行设置:. 安装GPU驱动程序和CUDA:首先,确保您的计算机上已安装适当的GPU驱动程序和CUDA(Compute Unified Device Architecture)工具包。. 您可以从NVIDIA的官方网站下载和安装相应的驱动 ...

  9. 19 lug 2021 · 使用 transformers 预训练语言模型进行 Fine-tuning. 我们将学习从 datasets 下载数据. 方法一:我们将学会如何使用 Trainer API 去训练模型(高级封装的API). 方法二:我们将学会如何使用自定义训练循环(custom training loop) 去训练模型. 如何使用 Accelerate library 加速模型 ...

  10. Huggingface Transformers 是基于一个开源基于 transformer 模型结构提供的预训练语言库,它支持 Pytorch,Tensorflow2.0,并且支持两个框架的相互转换。 框架支持了最新的各种NLP预训练语言模型,使用者可以很快速的进行模型的调用,并且支持模型further pretraining 和 下游任务fine-tuning。

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