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