- Java锁的逻辑(结合对象头和ObjectMonitor)
- 还在用饼状图?来瞧瞧这些炫酷的百分比可视化新图形(附代码实现)⛵
- 自动注册实体类到EntityFrameworkCore上下文,并适配ABP及ABPVNext
- 基于Sklearn机器学习代码实战
每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」。本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! 🎉😍 。
又来分享好消息了 🤗 我们以 45 亿美元的估值完成了 2.35 亿美元的 D 轮融资 🎉 非常高兴谷歌、亚马逊、英伟达、英特尔、AMD、高通、IBM、Salesforce、Soundventures 共同参与我们的 D 轮融资,资金将用于建设团队和开源平台 ❤️ 。
欢迎大家继续和我们一起推动发展好的机器学习💪 。
我们非常高兴地宣布与英伟达合作,共同推出下一代定制生成式人工智能技术 🚀 。
Hurging Face 将集成到 DGX Cloud 中,为开发人员提供一键式多节点 AI 超级计算平台。合作将使数百万开发人员能够轻松使用生成式 AI 超级计算,构建大型语言模型(LLM)和其他先进的人工智能应用.
通过在 Hugging Face 平台内为开发人员提供 NVIDIA DGX™ Cloud AI 超级计算,可以用于训练和调优先进的 AI 模型。这种组合将有助于促进生成式 AI 在行业中被采用,使用根据业务数据定制的 LLM,为行业特定的应用提供支持,包括智能聊天机器人、搜索和摘要等.
“研究人员和开发人员是正在改变各行各业的生成式人工智能的核心,” NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示。“Hugging Face 和 NVIDIA 正在将全球最大的 AI 社区与全球领先云端中的 NVIDIA AI 计算平台连接在一起。” 。
⬇️ https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-hugging-face-to-connect-millions-of-developers-to-generative-ai-supercomputing 。
IBM 的 watsonx.ai 的基于 NASA 的卫星数据构建的地理空间基础模型,现在将在 Hugging Face 平台上公开提供!这将是 Hugging Face 上最大的地理空间基础模型,也是首个与 NASA 合作建立的开源 AI 基础模型.
在气候科学中,获取最新数据仍然是一个重要挑战,环境条件几乎每天都在变化。尽管数据量不断增长,但科学家和研究人员在分析这些大型数据集时仍然面临障碍。作为与 NASA 签署的《太空法案协议》的一部分,IBM 今年早些时候着手构建了一个用于地理空间数据的 AI 基础模型.
现在,通过在我们 Hugging Face 上提供地理空间基础模型,IBM 与 Hugging Face 可以一同推动 AI 的普惠化,从而在气候和地球科学中生成新的创新.
我们最近统计了一些 Hugging Face 开源 LLM 排行榜的一些数据🧐:
如果你还没有查看过这个排行榜,可以点击这里看一看! https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard 。
我们很高兴地宣布,大家现在可以从已经用 Gradio 部署的应用中自动创建 Discord 机器人!🤖 。
Discord 是一个通讯平台,允许用户实时聊天和互动。将你的 Gradio 应用变成一个 Discord 机器人,可以将 AI 引入你的 Discord 服务器,为你的社区提供全新的互动方式.
通过 gradio_client 版本 0.3.0,任何在互联网上的 gradio ChatInterface 应用都可以通过 Client 类的 deploy_discord 方法自动部署为 Discord 机器人。任何公开了一个 API 路由,接收一个字符串并输出一个字符串的 gradio 应用都可以部署到 Discord.
详情请见: https://www.gradio.app/guides/creating-a-discord-bot-from-a-gradio-app 。
你可以非常迅速的部署 Meta AI 的 MusicGen 模型!⚡️以下这个教程介绍了如何在 Hugging Face Hub 上方便地部署自定义的模型。来看看如何将超快速的文本转换为音乐的 API 运行起来吧!🎶 https://huggingface.co/blog/run-musicgen-as-an-api 。
我们还创建了一个简单的 Gradio 应用程序,展示了如何在下游应用中使用这种 API!⬇️ https://huggingface.co/spaces/merve/MusicGen 。
本期内容编辑: Shawn 。
最后此篇关于HuggingNews#0821:HuggingFace完成2.35亿美元D轮融资的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于HuggingNews#0821:HuggingFace完成2.35亿美元D轮融资的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
如何将 HuggingFace 数据集写入磁盘? 我使用 JSONL 文件制作了自己的 HuggingFace 数据集: Dataset({features: ['id', 'text'],num_r
是否有任何方法可以将两个评估数据集传递给 HuggingFace Trainer 对象,以便在训练期间可以在两个不同的集合(比如分布内和分布外集合)上评估训练模型?这是对象的实例化,它只接受一个 ev
想做类似的事情 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretra
来自文档 for from_pretrained ,我知道我不必每次都下载预训练的向量,我可以使用以下语法保存它们并从磁盘加载: - a path to a `directory` contain
默认缓存目录磁盘容量不足,我需要更改默认缓存目录的配置。 最佳答案 您可以在每次加载模型时指定缓存目录 .from_pretrained通过设置参数cache_dir .您可以通过导出环境变量 TRA
我正在使用 T5 模型和分词器执行下游任务。我想将某些 whitesapces 添加到分词器,例如行结尾 (\t) 和制表符 (\t)。添加这些标记是有效的,但不知何故标记器总是忽略第二个空格。因此,
我正在查看 Huggingface pipeline for Named Entity Recognition 的文档,我不清楚这些结果如何用于实际的实体识别模型。 例如,给出文档中的示例: >>>
我正在构建基于 Huggingface Longformer 的分类器。下面是我的主要代码 model = LongformerForSequenceClassification.from_pretr
我最近根据源代码对以下代码进行了测试: https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese/blob/master/masked_lm_example.ipynb i
运行下面的代码下载一个模型 - 有谁知道它下载到哪个文件夹? !pip install -q transformers from transformers import pipeline model
我正在用变形金刚练习总结文本。 按照以下教程:https://huggingface.co/transformers/usage.html#summarization from transformer
我收到以下错误: AssertionError:文本输入必须为 str(单个示例)、List[str](批处理或单个预标记示例)或 List[List[str]](预标记示例批处理)类型。,当我运行
问题 请帮助理解以下问题的原因以及如何构建 Keras 模型以在 huggingface 的预训练模型之上进行微调。 目标 在 TFDistilBertForSequenceClassificatio
我希望摘要任务通常假定长文档。但是,遵循文档 here ,我所做的任何简单摘要调用都表明我的文档太长: >>> summarizer = pipeline("summarization") >>> s
我在 Colab Notebook 上下载了预训练模型后,它会在我重置 notebook 变量后消失。有没有办法可以下载模型以供第二次使用? tokenizer = BertTokenizer.fro
特尔;博士: 我的模型总是预测相同的标签,我不知道为什么。下面是我的整个微调代码,希望有人能指出我哪里出错了。 我正在使用 Huggingface 的 TFBertForSequenceClassif
我的编码功能如下所示: from transformers import BertTokenizer, BertModel MODEL = 'bert-base-multilingual-uncase
我想使用 HuggingFace 的转换器使用预训练的 "xlm-mlm-xnli15-1024" 将中文翻译成英文模型。 This tutorial显示如何从英语到德语。 我尝试按照教程进行操作,但
我想添加额外的 Dense预训练后的层 TFDistilBertModel , TFXLNetModel和 TFRobertaModel抱脸模特。我已经看到如何使用 TFBertModel 做到这一点
我正在尝试将预训练的 HuggingFace ALBERT 更改器(mutator)模型应用于我自己的文本分类任务,但损失并没有减少到某个点。 这是我的代码: 我的文本分类数据集中有四个标签: 0,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!