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聊聊HuggingFace Transformer
概述 参见：聊聊HuggingFace 项目组件 一个完整的transformer模型主要包含三部分：Config、Tokenizer、Model。 说起来可能比较抽象，咨询ChatGPT后，其具体的解释如下： 在HuggingFace Transformers库中，Transformer模型由三个主要部分组成：Transformer网络、隐藏状态 HuggingFace库允许你从模型的输出中提取这些隐藏状态，以便进一步用于各种任务。 HuggingFace Transformers库提供了预先定义的模型架构和Head部分，使得在不同的NLP任务上进行微调变得更加简单和高效。 总结 如上概述了HuggingFace Transformer相关的项目组件及背景逻辑，比较基础，蛮重要的，这些相关的基础点都是通用的。在理解大模型与NLP上都是相辅相成。
1.3K11编辑于 2023-10-19 - 来自专栏Elastic Stack专栏
在HuggingFace上fork repository
而且还需要处理一些莫名其妙的，莫须有的merge问题因此，我们介绍第二个方法：在HuggingFace的UI上做人工“分叉”第一步，先把你要fock的模型通过git命令拉到本地。 git clone https://huggingface.co/${ORIGINAL_ORG}/${MODEL_NAME}第二步，在huggingface上，你要fork出来的新仓库上，把本地文件通过 upload的方式上传到仓库中图片无论文件多大，几乎都是瞬间上传图片原因在于，因为我们是"fork"，也就是将已经存在于HuggingFace的文件放到另一个地址。 HuggingFace首先通过hash判断这个文件已经存在了，然后就会跳过用户内容上传的过程，直接在其文件系统内部完成数据的拷贝。 因为HuggingFace上的model通常也就几个文件，文件的特性是大而少，人工操作不会太过复杂
3.2K51编辑于 2022-08-05 AI新手村：Huggingface
0.9576570987701416}, {'label': 'positive', 'score': 0.9572104811668396}]第一次运行上面程序的时候，模型会自动下载，默认路径是 /HOME/.cache/huggingface requestsdef generate_embedding(text: str) -> list[float]: embedding_url = "https://api-inference.huggingface.co transformers import pipelineclassifier = pipeline(task = 'sentiment-analysis', model = "/Users/shaoyang/.cache/huggingface
50010编辑于 2025-04-11- 来自专栏架构进阶
大模型之 Huggingface 初体验
一 背景 huggingface 相关环境的安装和问题处理本篇暂不涉及，后续补充。这里以一个模型为例，完成从模型介绍到加载、运行的完整过程，作为我们熟悉 huggingface 的一个示例。 2.1 介绍 模型介绍参见https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/pegasus，模型是在论文《PEGASUS: Pre-training 不过跟 huggingface 的描述相比，还有有个地方有些问题。 按照 huggingface 的文档描述，ssh-add 添加 id_ed25519 成功后，在终端执行 ssh -T git@hf.co 命令，应该能看到包含你用户名的提示信息。 五 后续 接下来，将继续验证 huggingface 转 onnx，和加载 onnx 并对外提供服务。
2.4K21编辑于 2023-07-03 - 来自专栏生物医药
剖析 https:huggingface.cospacesICGIICGI
从多组学角度识别与癌症因果相关的基因对于理解癌症机制和改进治疗策略至关重要。依赖广义相关性方法的传统统计和机器学习方法在识别癌症基因时，往往产生冗余、有偏的预测结果，且可解释性有限，这主要是因为忽略了混杂因素、选择偏差以及神经网络中的非线性激活函数。在本研究中，我们引入了一种跨多个组学领域识别癌症基因的新框架，命名为 ICGI（整合性因果基因识别），该框架利用了带有因果上下文线索和提示的大型语言模型（LLM），并结合数据驱动的因果特征选择。这种方法展示了 LLM 在揭示癌症基因和理解疾病机制方面的有效性和潜力，特别是在基因组水平。然而，我们的研究也表明，当前的 LLM 可能无法捕捉到所有组学层面的全面信息。 通过将所提出的因果特征选择模块应用于来自癌症基因组图谱的六种癌症类型的转录组数据集，并与最先进的方法进行比较，它展示了在识别区分癌症样本和正常样本的癌症基因方面的卓越能力。此外，我们开发了一个在线服务平台，允许用户输入感兴趣的基因和特定的癌症类型。该平台提供自动结果，表明该基因是否在癌症中发挥重要作用，并提供清晰易懂的解释。此外，该平台还总结了从数据驱动的因果学习方法中获得的推理结果。
22910编辑于 2025-05-27 huggingface镜像网站hf使用
方法二：huggingface-cli huggingface-cli 是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。 1. 安装依赖 pip install -U huggingface_hubCopy 2. 3.1 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2Copy 3.2 下载数据集 huggingface-cli 方法三：使用 hfd hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 1. huggingface 工具链会获取HF_ENDPOINT环境变量来确定下载文件所用的网址，所以可以使用通过设置变量来解决。
4.6K20编辑于 2025-07-20- 来自专栏朴素人工智能
结合HuggingFace代码浅析Transformer
BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)] 感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理，我们将沿此脉络前行，探索预训练语言模型的前沿技术，红框中为已介绍的文章，本期将结合HuggingFace 我在分享中会引用HuggingFace Transformers包中的代码，主要是BertAttention的相关代码，希望大家也能有所收获。
1.3K30发布于 2020-05-07 - 来自专栏架构进阶
Huggingface:导出transformers模型到onnx
系列文章： 大模型之 Huggingface 初体验 一 摘要 上一篇的初体验之后，本篇我们继续探索，将transformers模型导出到onnx。 这里主要参考huggingface的官方文档：https://huggingface.co/docs/transformers/v4.20.1/en/serialization#exporting-a-model-to-onnx transformers.onnx包的源码地址：https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/onnx，代码结构如下 You can find more information here: https://huggingface.co/docs/optimum/exporters/onnx/usage_guides/export_a_model 五 小结 本篇继续学习huggingface，尝试将模型导出为onnx并加载运行。后续将继续深入探索不同模型导出为onnx的方法。
4K11编辑于 2023-09-01 - 来自专栏朴素人工智能
Huggingface简介及BERT代码浅析
本期的内容是结合Huggingface的Transformers代码，来进一步了解下BERT的pytorch实现，欢迎大家留言讨论交流。 ? 官网链接在此 https://huggingface.co/ 。 但更令它广为人知的是Hugging Face专注于NLP技术，拥有大型的开源社区。 以下是repo的链接（https://github.com/huggingface/transformers） 这个库最初的名称是pytorch-pretrained-bert，它随着BERT一起应运而生 2019年6月Tensorflow2的beta版发布，Huggingface也闻风而动。 /bert/bert-large-uncased-config.json", "bert-base-cased": "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co
4.1K21发布于 2020-04-21 - 来自专栏个人博客
huggingface 和相关库 - plus studio
huggingface 和相关库 huggingface Hugging Face是一个专注于自然语言处理（NLP）的开源平台，它旨在让NLP变得更加易用和普及。 安装和上面一样 pip install diffusers["torch"] 或者 pip install diffusers pipeline pipeline 是diffusers 甚至huggingface torch.Generator("cuda").manual_seed(0) image = pipeline(prompt, generator=generator).images[0] image 当然，huggingface
76410编辑于 2024-02-28 HuggingFace Transformers 库深度应用指南
引言在现代自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace Transformers 库已经成为了不可或缺的基础工具。 HuggingFace 提供了统一的模型加载接口，可以轻松加载各种预训练模型并适配不同任务。 3.2 使用 HuggingFace 的生成模型HuggingFace 提供了丰富的生成模型（如 GPT2、T5 等），我们可以通过简单的 API 调用实现文本生成。 HuggingFace 支持多种优化方法，包括网格搜索和基于 Optuna 的自动化超参数优化。 HuggingFace 提供了 fp16 参数，支持混合精度训练。
1.8K31编辑于 2025-01-13- 来自专栏架构进阶
大模型之Huggingface初体验
一 背景 huggingface相关环境的安装和问题处理本篇暂不涉及，后续补充。这里以一个模型为例，完成从模型介绍到加载、运行的完整过程，作为我们熟悉huggingface的一个示例。 2.1 介绍 模型介绍参见https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/pegasus，模型是在论文《PEGASUS: Pre-training 不过跟huggingface的描述相比，还有有个地方有些问题。 按照huggingface的文档描述，ssh-add 添加id_ed25519成功后，在终端执行ssh -T git@hf.co 命令，应该能看到包含你用户名的提示信息。 五 后续 接下来，将继续验证huggingface转onnx，和加载onnx并对外提供服务。
1.2K31编辑于 2023-09-01 - 来自专栏mathor
Huggingface 预训练模型权重下载的问题
Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如 BERT GPT 等 模型库 官网的模型库的地址如下：https://huggingface.co
9.7K20发布于 2020-11-09 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
使用 Docker 来运行 HuggingFace 海量模型
•除了 GitHub 之外，我们也可以选择直接从 Hugging Face 下载模型（只是可选版本不像上面那么多）：https://huggingface.co/TencentARC/GFPGANv1/
3.7K20编辑于 2022-09-01 - 来自专栏Loki
在 KubeGems 上快速体验 HuggingFace 模型
本文将以HuggingFace为例，简单介绍如何在KubeGems上快速体验一个视觉问答的模型任务，以及一些实现背后的技术细节。 mlserver-huggingface mlserver_huggingface.HuggingFaceRuntime HuggingFace example MLServer HuggingFace 部署体验 我们经将HuggingFace的相关元数据存放在了KubeGems模型商店中，快速部署一个模型已经十分方便。 运行 HuggingFace 图片语义分割任务（Image Segmentation） 运行HuggingFace 视觉问答任务 （Visual Question Answering） HuggingFace的一些协议，许可，策略等。
78710编辑于 2023-08-28 - 来自专栏python前行者
huggingface外网连不上解决办法
情况1 由于某些原因huggingface无法连接，还好有国内镜像，目前是可用的。 仅需在代码最上面加这两句就解决了！！！ import os os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com" 情况2 1、下载依赖包 pip install -U huggingface_hub 2、修改环境配置（亲测加了https才能连上） export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 修改原理 找到huggingface_hub依赖包下载配置文件，参考下面这个地址 ： /path/to/env/site-packages/huggingface_hub/constants.py 如果环境中有HF_ENDPOINT的设定就会采用该设定作为前缀，即上面镜像的https ://hf-mirror.com而非默认的https://huggingface.co。
5.1K31编辑于 2024-11-24 - 来自专栏自然语言处理
huggingface transformers实战系列-06_文本摘要
现在让我们确保我们已经登录到Hugging Face，这样我们就可以在训练后将模型推送到Hub: #hide_output from huggingface_hub import notebook_login notebook_login() VBox(children=(HTML(value="
\n<img src=https://huggingface.co/front/assets/ huggingface_logo-noborder.sv… 现在我们已经有了初始化训练器所需的一切，包括模型、标记器、训练参数和数据整理器，以及训练和评估集: # hide_output trainer text2text-generation'}, 'dataset': {'name': 'samsum', 'type': 'samsum', 'args': 'samsum'}} 'https://huggingface.co 1.2K11编辑于 2023-08-25 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
使用 Docker 来运行 HuggingFace 海量模型
除了 GitHub 之外，我们也可以选择直接从 Hugging Face 下载模型（只是可选版本不像上面那么多）：https://huggingface.co/TencentARC/GFPGANv1/tree 创建时间: 2022年05月20日 统计字数: 10723字 阅读时间: 22分钟阅读 本文链接: https://soulteary.com/2022/05/20/use-docker-to-run-huggingface-models.html
2.6K81编辑于 2022-05-28 - 来自专栏AgenticAI
每日HuggingFace Top20热门大模型(0824)
每天 5 分钟，速览今日 Hugging Face 热门大模型 今日 HuggingFace 上 20 个热门 AI 模型展现了多模态、模型压缩和特定任务性能提升的最新进展。 原文链接:https://huggingface.co/xai-org/grok-2 8. Qwen/Qwen-Image 多模态文本图像高效渲染。 原文链接:https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b 10. nvidia/canary-1b-v2 德语语音识别最佳模型。 原文链接:https://huggingface.co/QuantStack/Qwen-Image-Edit-GGUF 17. 原文链接:https://huggingface.co/Phr00t/WAN2.2-14B-Rapid-AllInOne 18.
93310编辑于 2025-08-25 - 来自专栏周拱壹卒
一种从 🤗HuggingFace 下载模型的方法
https://www.itdog.cn/http/ 无法直接从 HuggingFace[1] 下载模型时，可借助 https://github.com/AlphaHinex/hf-models 仓库， 使用 GitHub Actions[2] 构建一个 Docker 镜像，在镜像中用 huggingface_hub[3] 下载好所需模型，再将镜像推送至 Docker Hub[4]，最后以下载镜像方式曲线下载模型 参考资料 [1] HuggingFace: https://huggingface.co/ [2] GitHub Actions: https://github.com/features/actions [3] huggingface_hub: https://github.com/huggingface/huggingface_hub [4] Docker Hub: https://hub.docker.com /docs/huggingface_hub/en/guides/download [11] 12 行: https://github.com/AlphaHinex/hf-models/blob/main
2K10编辑于 2024-04-09
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