Hugging Face有哪些大模型

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: Hugging Face的大语言模型有很多,比如**RoBERTa**、**DistilBERT**、**BERT-Large**、**XLNet**、**ELECTRA**等

Hugging Face is an AI technology company that develops natural language processing (NLP) models and provides tools for developers to build their own NLP applications. The company was founded in 2012 and has since grown to become one of the leading players in the NLP space, with a focus on open-source research and development. Hugging Face offers a range of pre-trained NLP models, such as language models, question answering systems, and text classification models, which can be used by developers to build chatbots, voice assistants, and other NLP applications. Additionally, the company provides APIs and SDKs that make it easy for developers to incorporate NLP into their products.
Hugging Face是一家总部位于纽约的AI技术公司,成立于2012年。该公司的主要业务是开发和销售自然语言处理(NLP)模型,以及为开发者提供工具来构建自己的NLP应用程序。Hugging Face的模型库包括预训练的语言模型、问答系统、文本分类模型等,这些模型可以用于构建聊天机器人、语音助手、搜索引擎等NLP应用程序。此外,Hugging Face还提供了API和SDK,以便开发者可以轻松地将其NLP模型集成到其产品中。
Hugging Face是一家AI技术公司,其模型库包括预训练的语言模型、问答系统、文本分类模型等。其中,Hugging Face的大语言模型有很多,比如RoBERTaDistilBERTBERT-LargeXLNetELECTRA等 。这些模型可以用于各种NLP任务,如文本分类、命名实体识别、情感分析等。

相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 开发工具
如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face
Hugging Face是一个机器学习(ML)和数据科学平台和社区,帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施,用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能(AI)。用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。Hugging Face通常被称为机器学习界的GitHub,因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型。 本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。
如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Hugging Face 的应用
Hugging Face 是一家专注于开发机器学习应用工具的公司,以其用于自然语言处理的 Transformers 库而闻名,同时提供了一个平台让用户分享机器学习模型和数据集。Transformers 库支持多种任务,如文本分类、生成、总结等,并兼容 PyTorch、TensorFlow 等框架。Hugging Face 还推出了 Text Generation Inference 工具包,用于高效部署大规模语言模型。在国内,百度千帆和魔搭社区等平台也在提供类似的服务和支持。
|
2天前
|
JSON 人工智能 自然语言处理
小模型也能有类o1的慢思考能力?使用CAMEL生成CoT数据、Unsloth微调Qwen2.5-1.5B模型并上传至Hugging Face
本项目利用CAMEL生成高质量的CoT数据,结合Unsloth对Qwen2.5-1.5B模型进行微调,并将结果上传至Hugging Face。通过详细步骤介绍从数据生成到模型微调的完整流程,涵盖环境配置、API密钥设置、ChatAgent配置、问答数据生成与验证、数据转换保存、模型微调及推理保存等内容。最终展示了如何优化问答系统并分享实用技巧。 [CAMEL-AI](https://github.com/camel-ai/camel) 是一个开源社区,致力于智能体扩展研究。欢迎在GitHub上关注并加入我们!
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AutoTrain:Hugging Face 开源的无代码模型训练平台
AutoTrain 是 Hugging Face 推出的开源无代码模型训练平台,旨在简化最先进模型的训练过程。用户无需编写代码,只需上传数据即可创建、微调和部署自己的 AI 模型。AutoTrain 支持多种机器学习任务,并提供自动化最佳实践,包括超参数调整、模型验证和分布式训练。
145 4
AutoTrain:Hugging Face 开源的无代码模型训练平台
|
2月前
|
人工智能 测试技术 Apache
SmolVLM:Hugging Face推出的轻量级视觉语言模型
SmolVLM是Hugging Face推出的轻量级视觉语言模型,专为设备端推理设计。以20亿参数量,实现了高效内存占用和快速处理速度。SmolVLM提供了三个版本以满足不同需求,并完全开源,所有模型检查点、VLM数据集、训练配方和工具均在Apache 2.0许可证下发布。
56 7
SmolVLM:Hugging Face推出的轻量级视觉语言模型
|
2月前
|
并行计算 异构计算
建立Hugging Face模型调用环境
本文介绍了如何在环境中导入transformers库,并从Hugging Face网站下载模型。如果使用镜像网站,需获取access token。部分模型需申请仓库权限,建议使用国外信息填写。有GPU的用户需先配置CUDA和pytorch-gpu。
|
2月前
|
数据采集 自然语言处理 PyTorch
动手实践:使用Hugging Face Transformers库构建文本分类模型
【10月更文挑战第29天】作为一名自然语言处理(NLP)爱好者,我一直对如何利用最先进的技术解决实际问题充满兴趣。Hugging Face 的 Transformers 库无疑是目前最流行的 NLP 工具之一,它提供了大量的预训练模型和便捷的接口,使得构建和训练文本分类模型变得更加简单高效。本文将通过具体的实例教程,指导读者如何使用 Hugging Face 的 Transformers 库快速构建和训练一个文本分类模型,包括环境搭建、数据预处理、模型选择与训练等步骤。
118 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
PyTorch与Hugging Face Transformers:快速构建先进的NLP模型
【8月更文第27天】随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,深度学习模型已经成为了构建高质量NLP应用程序的关键。PyTorch 作为一种强大的深度学习框架,提供了灵活的 API 和高效的性能,非常适合于构建复杂的 NLP 模型。Hugging Face Transformers 库则是目前最流行的预训练模型库之一,它为 PyTorch 提供了大量的预训练模型和工具,极大地简化了模型训练和部署的过程。
271 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【开源项目】自然语言处理领域的明星项目推荐:Hugging Face Transformers
在当今人工智能与大数据飞速发展的时代,自然语言处理(NLP)已成为推动科技进步的重要力量。而在NLP领域,Hugging Face Transformers无疑是一个备受瞩目的开源项目。本文将从项目介绍、代码解释以及技术特点等角度,为您深入剖析这一热门项目。
87 10
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】Transformers大模型库(一):Tokenizer
【AI大模型】Transformers大模型库(一):Tokenizer
103 1