from transformers import pipeline
import langchain
from langchain.llms import HuggingFacePipeline
model_name = "bert-base-uncased"
task = "question-answering"
Я получаю следующую ошибку:
ОШИБКА: TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом
Я получаю следующую ошибку:
ОШИБКА: TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом
Я получаю следующую ошибку:
ОШИБКА: TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом
code>
СТРОКА: из langchain.llms import HuggingFacePipeline
Я обнаружил следующие вопросы ( это не помогло):
TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом при импорте langchain во Flask
< li>FastAPI — «TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом» с модульным импортом
TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом при использовании langchain в Azure >
import langchain => Ошибка: TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом
Я использую Databricks со следующим кластером:
Время выполнения: 13,2 ML (включая Apache Spark 3.4.0, графический процессор, Scala 2.12)
Тип рабочего процесса и драйвера: Standard_NC21s_v3 Память 224 ГБ, 2 графических процессора
Я пытаюсь выполнить следующий простой код: [code]from transformers import pipeline import langchain from langchain.llms import HuggingFacePipeline
model_name = "bert-base-uncased" task = "question-answering" [/code] Я получаю следующую ошибку: [list] [*]ОШИБКА: TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом Я получаю следующую ошибку:
ОШИБКА: TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом Я получаю следующую ошибку:
ОШИБКА: TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом code> [*]СТРОКА: из langchain.llms import HuggingFacePipeline [/list] Я обнаружил следующие вопросы ( это не помогло): [list] [*]TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом при импорте langchain во Flask < li>FastAPI — «TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом» с модульным импортом [*]TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом при использовании langchain в Azure > [*]import langchain => Ошибка: TypeError: issubclass() arg 1 должен быть классом [/list]
Я использую Databricks со следующим кластером: [list] [*]Время выполнения: 13,2 ML (включая Apache Spark 3.4.0, графический процессор, Scala 2.12) Тип рабочего процесса и драйвера: Standard_NC21s_v3 Память 224 ГБ, 2 графических процессора [*]Библиотеки: [img]https://i.sstatic .net/45IbX.png[/img] [/list]
Я относительно новичок в Python и столкнулся с некоторыми проблемами с производительностью при использовании Hugging Face Transformers для анализа настроений в относительно большом наборе данных. Я создал DataFrame с 6000 строками текстовых данных...
Я загружаю модель float32huggingface-transformers, привожу ее к float16 и сохраняю. Как загрузить его как float16?
Пример:
# pip install transformers
from transformers import AutoModelForTokenClassification, AutoTokenizer
Я работаю над чат-ботом, используя библиотеку Трансформеров Hugging Face. Раньше я использовал диалоговый конвейер, но, похоже, он устарел. Вот код, который я использовал:
# Initialize the conversational pipeline
conversation = pipeline(...
Я пытаюсь использовать функцию data_collator для объятия лица, используя этот код:
datasets = dataset.train_test_split(test_size=0.1)
train_dataset = datasets
val_dataset = datasets
Я работаю над чат-ботом, используя библиотеку Трансформеров Hugging Face. Раньше я использовал диалоговый конвейер, но, похоже, он устарел. Вот код, который я использовал:
# Initialize the conversational pipeline
conversation = pipeline(...