huggingface预训练模型保存格式

huggingface预训练模型的保存格式是PyTorch的.pt文件或TensorFlow的.h5文件。可以使用torch.save()函数保存PyTorch模型为.pt文件，使用model.save_pretrained()方法保存Transformers模型为TensorFlow的.h5文件。

相关问题

huggingface模型训练保存

如何在 Hugging Face 平台上进行模型训练并保存
使用 Hugging Face Transformers 库进行模型训练
为了在 Hugging Face 上训练模型，通常会使用 Transformers 和 datasets 这两个库。下面是一个简单的例子来展示如何定义、训练以及保存一个基于 Transformer 的模型。
from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset

# 加载数据集
dataset = load_dataset('glue', 'mrpc')

# 初始化预训练模型 BERT 用于序列分类任务
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
per_device_eval_batch_size=8,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
logging_dir='./logs',
)

# 创建 Trainer 实例来进行训练过程管理
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=dataset['train'],
eval_dataset=dataset['validation']
)

# 开始训练
trainer.train()

这段代码展示了怎样利用 Hugging Face 提供的工具快速搭建起一套完整的训练流程[^1]。
将训练好的模型保存到本地或上传至 Hugging Face Model Hub
完成训练之后，可以通过调用 save_pretrained() 方法将模型及其配置文件保存下来：
# 保存模型到指定路径
model.save_pretrained('./my_model_directory')

如果希望分享自己的成果或将模型托管在线上，则可以直接推送到 Hugging Face 的 Model Hub 中去：
transformers-cli login
huggingface-cli repo create my-model-name --organization=my-org
cd ./my_model_directory
git init && git lfs install
git add . && git commit -m "Add new model"
git remote add origin https://huggingface.co/my-org/my-model-name.git
git push origin main

上述命令行操作可以帮助用户将自己的模型发布出去，并且能够方便地与其他研究者共享资源[^2]。

huggingface预训练自己的数据

HuggingFace提供了一个名为Transformers的库，可以用于预训练自己的数据。下面是一个简单的步骤：

准备数据集：将数据集转换为适合预训练的格式，例如将每个文本文件转换为单独的行。

安装Transformers库：可以使用pip install transformers命令安装Transformers库。

加载预训练模型：使用AutoModelForMaskedLM.from_pretrained()方法加载预训练模型。例如，如果要使用ALBERT模型，则可以使用以下代码：

from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

model_name = "voidful/albert_chinese_tiny"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)

对数据集进行标记化：使用tokenizer对数据集进行标记化，以便将其输入到模型中进行预训练。例如：

text = "这是一段文本，用于预训练。"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

运行预训练：使用model的forward()方法运行预训练。例如：

outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"])
loss = outputs.loss

保存模型：使用model.save_pretrained()方法保存预训练模型。例如：

model.save_pretrained("my_pretrained_model")