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Hugging Face Hub:大模型的参数中心

引言

可以说ChatGPT已经到了人尽皆知的程度,如果再把ChatGPT挂在嘴上就有些不咸不淡了。大模型、大语言模型、LLM等专业术语不清楚是否可以让您可以在朋友圈再嘚瑟一下。本文要介绍的Huging Face则足够让您从一位门外汉摇身一变成为大模型内行。

什么是Hugging Face

Hugging Face是一家人工智能公司,专注于自然语言处理(NLP)和机器学习领域。该公司的使命是使人工智能技术更加普及和可访问,通过开源工具和模型的提供,帮助开发者和研究人员在NLP领域取得更好的成果。

Hugging Face最著名的贡献是开发和维护了一个名为"Transformers"的开源库。这个库提供了大量预训练的Transformer模型,如BERT、GPT、RoBERTa等,这些模型在NLP任务中表现出色。通过使用Transformers库,开发者可以方便地使用这些预训练模型进行文本分类、命名实体识别、机器翻译等各种NLP任务。

除了提供预训练模型,Hugging Face还开发了一个名为"Tokenizers"的开源库,用于处理文本的分词和编码。这个库支持多种语言和分词算法,并提供了高性能的分词工具,可以用于构建NLP应用。

Hugging Face还开发了一个名为"Datasets"的开源库,用于处理和管理各种NLP数据集。这个库提供了简单易用的API,可以方便地加载、处理和预处理各种NLP数据集,加速了数据处理的过程。

此外,Hugging Face还提供了一个名为"Hugging Face Hub"的平台,用于共享和管理NLP模型和数据。开发者和研究人员可以在该平台上上传和下载模型、数据和实验结果,方便地与其他人分享和合作。

总之,Hugging Face致力于为NLP社区提供高质量的开源工具和模型,帮助开发者和研究人员更轻松地构建和部署自然语言处理应用。他们的贡献在加速了NLP技术的发展和普及化方面起到了重要的作用。

Hugging Face Hub

互联网时代来临,开发者成为香饽饽,为了提高代码的开发和管理效率,继SVN之后,Git技术应运而生。基于Git打造的开源共享平台Github成为开发者集聚之地。

移动互联网到了,iOS和安卓开发培训几个月即可上岗,依旧一人难求。为了满足层出不穷的各类APP的分发以及用户尝鲜、使用的需求,APP应用商店成了APP聚合地。

云计算闯入,各类云原生势如破竹般走进我们的视野,其中Docker容器技术成为云计算不可或缺的有力支撑。自动化部署、k8s让运维变得更有章法有次序。各类开源产品的官方镜像成了首选,分享与下载也成为了刚需。但是镜像通常比较大,动不动就是几个G,Docker官方则提供了Docker Hub来解决。

大模型凭借ChatGPT的一声惊天雷,以迅雷不及掩耳之势闯入了我们的生活。6b、7b、13b、70b、130b等不同参数量的模型层出不穷。模型越来越大,同时也伴随着模型参数文件从几百M已经飙升到了几十个G。对于普通的用户,我们想要训练一个大模型几乎没有了可能性,但是我们可以通过部署开源模型来体验大模型带来的神奇效果。大模型参数从哪里下载?答案就是Hugging Face Hub。

Hugging Face Hub 是一个用于分享、发现和管理自然语言处理(NLP)模型和数据集的开放平台。它由 Hugging Face 创建,旨在帮助研究人员、工程师和开发者共享和使用各种 NLP 资源。

Hugging Face Hub 提供了一个集中的地方,让用户能够以简单的方式共享和访问预训练的 NLP 模型和数据集。它允许用户上传和发布自己的模型和数据集,并通过一个简单的命令行界面进行管理。用户可以共享模型权重、模型架构、训练代码和超参数,以及数据集文件和元数据。

通过 Hugging Face Hub,用户可以轻松地发现和使用他人共享的 NLP 模型和数据集。用户可以通过搜索功能找到感兴趣的资源,查看模型的元数据和评级,并使用一行代码将其加载到自己的项目中。此外,用户还可以为其他用户的模型和数据集提供反馈和评价。

Hugging Face Hub 还提供了一些便捷的功能,如模型的版本控制、模型转换和部署。用户可以跟踪模型的不同版本,方便回溯和管理。同时,用户可以将模型转换为不同的格式,以适应不同的平台和库。此外,用户还可以使用 Hugging Face Hub 提供的 API,将模型部署到云端或边缘设备上进行推理。

总之,Hugging Face Hub 是一个方便的平台,为 NLP 社区提供了共享、发现和管理模型与数据集的便捷方式。它促进了 NLP 研究和应用的进展,使得各种 NLP 资源更易于访问和使用。

Hugging Face官网

Hugging Face 官网:https://huggingface.co

本文写于2023年8月15日下午。

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