如何运行拥抱脸赫尔辛基 NLP 模型

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【中文标题】如何运行拥抱脸赫尔辛基 NLP 模型【英文标题】:How to run huggingface Helsinki-NLP models 【发布时间】:2021-12-30 17:41:30 【问题描述】:

我正在尝试使用来自huggingface 的 Helsinki-NLP 模型,但是 我找不到任何有关如何操作的说明。 自述文件是计算机生成的,不包含解释。 有人能给我指出一个入门指南,或者展示一个如何运行像 opus-mt-en-es 这样的模型的例子吗?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

在模型页面here 上有一个在Transformers 中使用 链接,您可以使用该链接查看将其加载到transformers 包中的代码,如下所示:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-es-en")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-es-en")

然后像使用任何变压器模型一样使用它:

inp = "Me llamo Wolfgang y vivo en Berlin"
input_ids = tokenizer(inp, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, num_beams=5, num_return_sequences=3)
print("Generated:", tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

输出:

Generated: ['My name is Wolfgang and I live in Berlin', 'My name is Wolfgang and I live in Berlin.', "My name's Wolfgang and I live in Berlin."]

【讨论】:

以上是关于如何运行拥抱脸赫尔辛基 NLP 模型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

赫尔辛基大学AI基础教程:朴素贝叶斯分类(3.3节)

如何从拥抱脸下载模型?

如何冻结拥抱脸模型?

训练后如何查看拥抱脸模型的变化?

如何从拥抱脸应用预训练的变压器模型?

职场成败论:赫尔辛基巴士车站理论