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发表于 2024-8-24 15:43:10
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对于Kaggle
使用Hugging Face Hub的API或命令行工具:
你可以使用Hugging Face的命令行工具huggingface-cli或Python库huggingface_hub来直接下载模型到Kaggle的Notebook环境中,而无需先下载到本地。例如,使用huggingface-cli的download命令可以将模型下载到指定的目录。
在Notebook中直接加载模型:
如果你已经在Kaggle Notebook中通过某种方式获得了模型的路径(无论是直接下载还是通过其他方式),你可以使用如transformers库中的from_pretrained方法来加载模型。这种方法会自动处理模型的下载(如果尚未下载)和加载。
上传小文件或配置信息:
如果模型文件确实太大,无法直接上传,你可以考虑只上传模型的配置信息或一些必要的元数据文件,然后在Notebook中通过from_pretrained方法指定模型的远程仓库ID来加载模型。
利用Kaggle的数据集功能:
如果确实需要将模型文件上传为数据集,你可以尝试将模型分割成多个较小的部分进行上传,然后在Notebook中重新组合。但这通常不是推荐的做法,因为它增加了复杂性并可能引入错误。
对于SageMaker
使用SageMaker的内置功能:
Amazon SageMaker提供了多种内置功能来简化机器学习和深度学习模型的训练和部署。你可以使用SageMaker的Notebook实例来直接加载Hugging Face模型,而无需先下载到本地。
配置SageMaker Notebook:
在SageMaker Notebook中,你需要安装必要的库(如transformers),并配置好相应的环境变量(如果需要)。
使用from_pretrained方法:
与Kaggle类似,你可以在SageMaker Notebook中使用from_pretrained方法来加载Hugging Face模型。这会自动处理模型的下载和加载过程。 |
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