huggingface相关diffusers等库的下载暂不提供，可以轻易找到。直接放代码。importtorchimportdatetimeimportcv2importnumpyasnpfromPILimportImageimportPIL.ImageimportPIL.ImageOpsfromcontrolnet_auximportOpenposeDetectorfromdiffusersimportStableDiffusionControlNetPipeline,ControlNetModel,UniPCMultistepScheduler,\StableDiffusionPipeli
HuggingFace是一个开源的自然语言处理AI工具平台，它为NLP的开发者和研究者提供了一个简单、快速、高效、可靠的解决方案，让NLP变得更加简单、快速、高效、可靠。HuggingFace平台主要包括以下几个部分：Transformers：一个提供了数千种预训练好的NLP模型（如BERT、GPT-3等）以及相应工具包（如PyTorch、TensorFlow等）接口的库，可以方便地加载、使用、修改、分享这些模型；Datasets：一个提供了数百种高质量且多样化的NLP数据集（如SQuAD、GLUE等）以及相应工具包接口（如Pandas等）接口的库，可以方便地下载、使用、分析、分享这些数据集；
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。Config用于配置模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。示例：{"architectures":["BertForMaskedLM"],"attention_probs_dropout_prob":0.1,"gradient_checkpointing":false,"hidden_act":"gelu","hidden_dropout_prob":0.1,"hidden_size":768,"initializer_rang
目录前言一、配置git全局代理【可选】1.配置http或socks5代理2.取消代理配置二、下载步骤问题前言想要下载huggingface的模型，却发现只能一个个文件下载非常不方便，又或者官方提供的api不好用或者下载不下来，这里提供一个通过gitclone一次性下载整个数据集/模型下来的高效方法。一、配置git全局代理【可选】1.配置http或socks5代理如果不使用代理clone非常慢，可以选择先配置git全局代理。在bash或者cmd中输入如下命令：gitconfig--globalhttp.proxy'http://127.0.0.1:此处换成http端口号'gitconfig--g
Overview🤗AccelerateisalibrarythatenablesthesamePyTorchcodetoberunacrossanydistributedconfigurationbyaddingjustfourlinesofcode!Inshort,trainingandinferenceatscalemadesimple,efficientandadaptable.Demo#+代表使用accelerate的增加语句；-代表去掉+fromaccelerateimportAcceleratorfromtransformersimportAdamW,AutoModelForSeq
Overview🤗AccelerateisalibrarythatenablesthesamePyTorchcodetoberunacrossanydistributedconfigurationbyaddingjustfourlinesofcode!Inshort,trainingandinferenceatscalemadesimple,efficientandadaptable.Demo#+代表使用accelerate的增加语句；-代表去掉+fromaccelerateimportAcceleratorfromtransformersimportAdamW,AutoModelForSeq
今天抽空整理了一下笔记。#linux服务器中，使用ssh下载huggingface模型或者数据集1.访问huggingface个人主页（profile）里的settingshttps://huggingface.co/settings/profile2.点击左侧：SSHANDGPGkeys先开始准备工作：准备工作：https://huggingface.co/docs/hub/security-git-ssh#generating-a-new-ssh-keypair准备publickey以下是linux命令1）先检查linux服务器是否有ssh:输入ssh-V会返回类似：OpenSSH_8.0
使用Huggingface提供的脚本文件，对原始的LLaMA-13B转换为Huggingface的格式，具体的脚本文件在此处。下面是运行的命令（假设下载的原始文件位于./下，希望转换后的路径为./converted）：pythonconvert_llama_weights_to_hf.py--input_dir./--model_size13B--output_dir./converted convert_llama_weights_to_hf.py#Copyright2022EleutherAIandTheHuggingFaceInc.team.Allrightsreserved.##Li
HugginFaceTransforms是一个非常方便的库，集成了非常多SOTA的模型，包含：LLAMA,GPT,ChatGLMMoss，等。目前基本上主流的方案都是基于HugginFaceTransforms这个框架实现的。以前如果要流式输出需要自己去改模型底层的推理逻辑。如ChatGLM，自己实现的流式输出如下：#chatglm-6bmodel/modeling_chatglm.py@torch.no_grad()defstream_chat(self,tokenizer,query:str,history:List[Tuple[str,str]]=None,max_length:int=
Meta发布的免费可商用版本Llama2刷屏整个网络。此前，Llama1版本因为开源协议问题，一直不可免费商用。现在，随着Llama2的发布，这一限制正式被打破。Llama2模型系列包含70亿、130亿和700亿三种模型，此外Meta还训练了一个340亿参数变体，但并没有发布，只在技术报告中提到了。发布之初，Llama-2-70B-Chat迅速登顶HuggingFace的OpenLLMLeaderboard。图片可以说，Llama2是Llama1模型的延续，不论是在数据质量、训练技术、性能评估、安全训练等方面都进行了实质性的技术扩展。Meta的这一发布，对于开源来说是一个巨大的飞跃，但对于闭源
