Я пытаюсь обучить модель перевода с нуля, используя архитектуру HuggingFace BartModel. Я использую ByteLevelBPETokenizer для токенизации.
Проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что когда я сохраняю токенизатор после обучения, он не загружается должным образом, хотя он, очевидно, создает правильный vocab.json. и файл merges.txt.
Для меня это странно, потому что vocab_size должен быть равен 8000, а не нулю, и из-за этого он практически перестает работать. Если я переобучаю и использую его напрямую, без сохранения и загрузки, он работает, но это неэффективно.
Это представление vocab.json (усеченное).
Я пытаюсь обучить модель перевода с нуля, используя архитектуру HuggingFace BartModel. Я использую ByteLevelBPETokenizer для токенизации. Проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что когда я сохраняю токенизатор после обучения, он не загружается должным образом, хотя он, очевидно, создает правильный vocab.json. и файл merges.txt. [code]from tokenizers import ByteLevelBPETokenizer
# Initialize a tokenizer tokenizer = ByteLevelBPETokenizer()
Возьмем простой пример на этом веб-сайте
если я хочу загрузить этот набор данных онлайн, я просто использовать,
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset( Dahoas/rm-static )
Что делать, если я хочу загрузить набор данных по...
Я пытаюсь загрузить и сохранить следующую модель с сайта HuggingFace для дальнейшего использования. Вот фрагмент.
from transformers import AutoModelForSequenceClassification,
AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM...
Я пытаюсь загрузить и сохранить следующую модель с сайта HuggingFace для дальнейшего использования. Вот фрагмент.
from transformers import AutoModelForSequenceClassification,
AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM...
Я новичок в квантовании и работе с моделями визуального языка (VLM). Я пытаюсь загрузить 4-битную квантованную версию модели Ovis1.6-Gemma из Hugging Face, используя библиотеку преобразователей. Я скачал модель по этой ссылке:
Вот код, который я...
Возьмем простой пример на этом веб-сайте
если я хочу загрузить этот набор данных онлайн, я просто использовать,
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset( Dahoas/rm-static )
Что, если я хочу загрузить набор данных по локальному...