LuYF-Lemon-love の Blog
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前言介绍一些数据集。 Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 文本Text Generationpre-training datasets LLaMA-Factory/Wiki Demo (en)
00205 NLP Course - Summary 00205 NLP Course - Summary
前言在这一章中,您看到了如何使用 🤗 Transformers 中的高级 pipeline() 函数来处理不同的 NLP 任务。您还学习了如何在 Hub 中搜索和使用模型,以及如何使用 Inference API 在您的浏览器中直接测试模
00204 NLP Course - Bias and limitations 00204 NLP Course - Bias and limitations
前言如果您打算在生产环境中使用预训练模型或微调版本,请注意,虽然这些模型是非常强大的工具,但它们也存在局限性。其中最大的局限性在于,为了能够在大量数据上进行预训练,研究人员通常会尽可能地抓取他们能找到的所有内容,包括互联网上可用的最好和最差
00203 Plotly - Violin 00203 Plotly - Violin
前言如何在Python中使用Plotly制作小提琴图。 Plotly: https://plotly.com/python/ src link: https://plotly.com/python/violin/ Operating Sys
2024-10-19
00202 Hugging Face 常用函数 00202 Hugging Face 常用函数
前言简单的介绍Hugging Face - 常用函数。 Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS transformersHfArgumentParserapi link: https://huggingfa
00201 Hugging Face Llama Recipes - Fine Tuning 00201 Hugging Face Llama Recipes - Fine Tuning
前言简单的介绍如何Fine Tuning Llama。 src link: https://github.com/LuYF-Lemon-love/fork-huggingface-llama-recipes Llama Models: ht
00200 PyTorch - 常用函数 00200 PyTorch - 常用函数
前言简单的介绍PyTorch - 常用函数。 Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 独立函数torch.outertorch.outer 是PyTorch库中的一个函数,用于计算两个向量的外积(也称为张量
2024-10-15
00199 Hugging Face Llama Recipes - Local Inference 00199 Hugging Face Llama Recipes - Local Inference
前言简单的介绍如何Local Inference Llama。 src link: https://github.com/LuYF-Lemon-love/fork-huggingface-llama-recipes Operating Sy
00198 Hugging Face Llama Recipes - Getting Started 00198 Hugging Face Llama Recipes - Getting Started
前言简单的介绍如何快速运行Llama。 src link: https://github.com/LuYF-Lemon-love/fork-huggingface-llama-recipes Operating System: Ubuntu
00197 干饭指南 - 炒豇豆 00197 干饭指南 - 炒豇豆
前言我们将介绍炒豇豆的做法。 炒豇豆是一道简单美味的家常菜,下面是详细的制作步骤及精准时间。 Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS 食材 豇豆 300克 大蒜 3瓣 生姜 1小块 食用油 适量 盐 适
2024-10-13
00196 加载文本数据 00196 加载文本数据
前言这份指南向您展示了如何加载文本数据集。要想了解如何加载任何类型的数据集,请查阅通用加载指南。 文本文件是存储数据集最常见的文件类型之一。默认情况下,🤗 Datasets 逐行采样文本文件以构建数据集。 >>> from dataset
00195 创建数据集 00195 创建数据集
前言有时,如果您正在使用自己的数据,可能需要创建一个数据集。使用🤗 Datasets创建数据集可以让您的数据集享受到库的所有优势:快速加载和处理、流式处理大型数据集、内存映射等等。您可以使用🤗 Datasets的低代码方法轻松快速地创建
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