社区资源¶

本页面汇总了社区中关于 🤗 Transformers 的相关资源。

社区资源¶

社区笔记本¶

笔记本	描述	作者
微调预训练 Transformer 生成歌词	如何通过微调 GPT-2 模型来生成你喜欢的艺术家风格的歌词	Aleksey Korshuk
在 Tensorflow 2 中训练 T5	如何使用 Tensorflow 2 训练 T5 模型。本笔记本展示了使用 SQUAD 数据集实现的问答任务	Muhammad Harris
在 TPU 上训练 T5	如何使用 Transformers 和 Nlp 在 SQUAD 数据集上训练 T5 模型	Suraj Patil
微调 T5 用于分类和多选任务	如何使用 PyTorch Lightning 以文本到文本格式微调 T5 模型，用于分类和多选任务	Suraj Patil
在新数据集和语言上微调 DialoGPT	如何在新数据集上微调 DialoGPT 模型，用于开放式对话聊天机器人	Nathan Cooper
使用 Reformer 处理长序列建模	如何使用 Reformer 训练长达 500,000 个标记的序列	Patrick von Platen
微调 BART 用于摘要	如何使用 fastai 和 blurr 微调 BART 模型，用于摘要	Wayde Gilliam
微调预训练 Transformer 生成推文	如何通过微调 GPT-2 模型生成你喜欢的 Twitter 账户风格的推文	Boris Dayma
使用 Weights & Biases 优化 🤗 Hugging Face 模型	完整教程展示如何将 W&B 集成到 Hugging Face 中	Boris Dayma
构建 Longformer 预训练模型	如何构建现有预训练模型的“长”版本	Iz Beltagy
微调 Longformer 用于问答任务	如何微调 longformer 模型用于问答任务	Suraj Patil
使用 🤗nlp 评估模型	如何使用 nlp 评估 longformer 在 TriviaQA 上的性能	Patrick von Platen
微调 T5 用于情感跨度提取	如何使用 PyTorch Lightning 以文本到文本格式微调 T5 模型，用于情感跨度提取	Lorenzo Ampil
微调 DistilBert 用于多类别分类	如何使用 PyTorch 微调 DistilBert 模型，用于多类别分类	Abhishek Kumar Mishra
微调 BERT 用于多标签分类	如何使用 PyTorch 微调 BERT 模型，用于多标签分类	Abhishek Kumar Mishra
微调 T5 用于摘要	如何使用 PyTorch 微调 T5 模型用于摘要，并使用 WandB 跟踪实验	Abhishek Kumar Mishra
使用动态填充/分桶加速 Transformer 微调	如何通过动态填充/分桶将微调速度提高两倍	Michael Benesty
使用双向自注意力层预训练 Reformer	如何训练具有双向自注意力层的 Reformer 模型	Patrick von Platen
扩展和微调 Sci-BERT	如何在 CORD 数据集上扩展 AllenAI 预训练的 SciBERT 模型并将其接入管道	Tanmay Thakur
使用 Trainer API 微调 BlenderBotSmall 用于摘要	如何在自定义数据集上使用 Trainer API 微调 BlenderBotSmall 用于摘要	Tanmay Thakur
微调 Electra 并使用集成梯度解释预测	如何微调 Electra 模型用于情感分析，并使用 Captum 集成梯度解释预测	Eliza Szczechla
使用 Trainer 类微调非英语 GPT-2 模型	如何使用 Trainer 类微调非英语 GPT-2 模型	Philipp Schmid
微调 DistilBERT 用于多标签分类任务	如何微调 DistilBERT 模型用于多标签分类任务	Dhaval Taunk
微调 ALBERT 用于句子对分类	如何微调 ALBERT 模型或基于 BERT 的其他模型用于句子对分类任务	Nadir El Manouzi
微调 Roberta 用于情感分析	如何微调 Roberta 模型用于情感分析	Dhaval Taunk
评估生成的问题模型	你的 seq2seq 变换器模型生成的问题答案有多准确？	Pascal Zoleko
使用 DistilBERT 和 Tensorflow 分类文本	如何使用 TensorFlow 微调 DistilBERT 模型用于文本分类	Peter Bayerle
使用 BERT 进行编码器-解码器摘要（CNN/Dailymail）	如何使用 google-bert/bert-base-uncased 检查点预热 EncoderDecoderModel，用于 CNN/Dailymail 的摘要	Patrick von Platen
使用 RoBERTa 进行编码器-解码器摘要（BBC XSum）	如何使用 FacebookAI/roberta-base 检查点预热共享 EncoderDecoderModel，用于 BBC/XSum 的摘要	Patrick von Platen
微调 TAPAS 用于顺序问答（SQA）	如何使用 tapas-base 检查点微调 TapasForQuestionAnswering，用于顺序问答（SQA）数据集	Niels Rogge
评估 TAPAS 用于表格事实检查（TabFact）	如何使用 🤗 datasets 和 🤗 transformers 库组合评估使用 tapas-base-finetuned-tabfact 检查点微调的 TapasForSequenceClassification	Niels Rogge
微调 mBART 用于翻译	如何使用 Seq2SeqTrainer 微调 mBART 用于印地语到英语的翻译	Vasudev Gupta
微调 LayoutLM 用于表格理解数据集 FUNSD	如何在 FUNSD 数据集上微调 LayoutLMForTokenClassification，用于从扫描文档中提取信息	Niels Rogge
微调 DistilGPT2 并生成文本	如何微调 DistilGPT2 并生成文本	Aakash Tripathi
微调 LED 用于长达 8K 个标记的摘要	如何在 pubmed 数据集上微调 LED 用于长距离摘要	Patrick von Platen
在 Arxiv 上评估 LED	如何有效地在长距离摘要上评估 LED	Patrick von Platen
微调 LayoutLM 用于文档图像分类数据集 RVL-CDIP	如何在 RVL-CDIP 数据集上微调 LayoutLMForSequenceClassification，用于扫描文档分类	Niels Rogge
使用 GPT2 调整 Wav2Vec2 CTC 解码	如何使用语言模型调整 CTC 序列解码	Eric Lam
使用 Trainer 类微调 BART 用于双语摘要	如何使用 Trainer 类微调 BART 用于双语摘要	Eliza Szczechla
在 Trivia QA 上评估 Big Bird	如何在 Trivia QA 上评估 BigBird 模型的长文档问答	Patrick von Platen
使用 Wav2Vec2 创建视频字幕	如何通过转录音频使用 Wav2Vec 从任何视频创建 YouTube 字幕	Niklas Muennighoff
使用 PyTorch Lightning 微调 Vision Transformer 用于 CIFAR-10	如何使用 HuggingFace Transformers、Datasets 和 PyTorch Lightning 微调 Vision Transformer（ViT）用于 CIFAR-10	Niels Rogge
使用 🤗 Trainer 微调 Vision Transformer 用于 CIFAR-10	如何使用 HuggingFace Transformers、Datasets 和 🤗 Trainer 微调 Vision Transformer（ViT）用于 CIFAR-10	Niels Rogge
在 Open Entity 数据集上评估 LUKE	如何在 Open Entity 数据集上评估 LukeForEntityClassification	Ikuya Yamada
在 TACRED 数据集上评估 LUKE	如何在 TACRED 数据集上评估 LukeForEntityPairClassification	Ikuya Yamada
在 CoNLL-2003 数据集上评估 LUKE	如何在 CoNLL-2003 数据集上评估 LukeForEntitySpanClassification	Ikuya Yamada
在 PubMed 数据集上评估 BigBird-Pegasus	如何在 PubMed 数据集上评估 BigBirdPegasusForConditionalGeneration	Vasudev Gupta
使用 Wav2Vec2 进行语音情感分类	如何使用预训练的 Wav2Vec2 模型在 MEGA 数据集上进行情感分类	Mehrdad Farahani
使用 DETR 检测图像中的对象	如何使用训练好的 DetrForObjectDetection 模型检测图像中的对象并可视化注意力	Niels Rogge
在自定义目标检测数据集上微调 DETR	如何在自定义目标检测数据集上微调 DetrForObjectDetection	Niels Rogge
微调 T5 用于命名实体识别	如何在命名实体识别任务上微调 T5	Ogundepo Odunayo
使用 QLoRA 和 PEFT 微调开源大模型	如何使用 QLoRA 和 PEFT 以节省内存的方式微调大模型，同时使用 MLflow 管理实验跟踪	Yuki Watanabe