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2025年9月2日
十分钟读懂旋转编码(RoPE)
摘要: 转自:https://www.zhihu.com/tardis/bd/art/647109286 1. 旋转编码 RoPE 1.1 基本概念 在介绍 RoPE 之前,先给出一些符号定义,以及基本背景。 首先定义一个长度为 的输入序列为: 其中 表示输入序列中第 个 token,而输入序列 对应的 e
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posted @ 2025-09-02 12:10 有何m不可
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2025年8月28日
HuggingFace课程-9. 构建并分享你的模型 与 Gradio,回顾!
摘要: Gradio,回顾! 关于使用 Gradio 构建酷炫的 ML 演示的章节到此结束 —— 希望你会喜欢!回顾一下,在本章中,我们学习了: 如何使用高级 Interface API 创建 Gradio 演示,以及如何配置不同的输入和输出模式。 使用临时链接或者托管在 Hugging Face Spac
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posted @ 2025-08-28 17:00 有何m不可
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HuggingFace课程-9. 构建并分享你的模型 与 Gradio Blocks 简介
摘要: Gradio Blocks 简介 在之前的章节中,我们已经探索并使用 Interface 类创建了一些演示。在本章中,我们将介绍我们新开发的低级 API,名为 gradio.Blocks 。 那么,Interface 和 Blocks 之间有什么区别呢? ⚡ Interface :一个高级 API,
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posted @ 2025-08-28 16:59 有何m不可
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HuggingFace课程-9. 构建并分享你的模型 与 Interface 的高级功能
摘要: Interface 的高级功能 现在我们已经能够构建和共享基本界面了,让我们来探索一些 Interface 更高级的功能,比如会话状态和解释。 使用会话状态保存数据 Gradio 支持存储会话状态,以及保留多次提交的数据。会话状态对于构建聊天机器人等需要在用户与模型交互时保持数据的演示非常有用。请注
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posted @ 2025-08-28 16:56 有何m不可
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HuggingFace课程-9. 构建并分享你的模型 与 Hugging Face Hub 整合
摘要: 与 Hugging Face Hub 整合 如果觉得本地加载模型有些麻烦,为了让使用模型更轻松,Gradio 可以直接与 Hugging Face Hub 和 Hugging Face Spaces 集成。你可以仅使用一行代码从 Hub 和 Spaces 加载在线的数千个模型。 从 Hugging
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posted @ 2025-08-28 16:48 有何m不可
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HuggingFace课程-9. 构建并分享你的模型 与他人分享演示
摘要: 与他人分享演示 现在你已经构建了一个演示,你可能希望将其分享给你的同事或者朋友一起体验一下。Gradio 演示可以通过两种方式进行分享:使用 临时的共享链接 或者 在 Spaces 上永久托管。 我们将稍后快速介绍这两种方法。但在分享演示之前,你可能需要完善它 💅。 打磨你的 Gradio 演示:
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posted @ 2025-08-28 16:42 有何m不可
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HuggingFace课程-9. 构建并分享你的模型 了解 Interface 类
摘要: 了解 Interface 类 在这一节中,我们将更详细地了解 Interface 类,并理解创建 Interface 时使用的主要参数的含义和设置方法。 如何创建 Interface 你会注意到 Interface 类有 3 个必需参数: Interface(fn, inputs, outputs,
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posted @ 2025-08-28 16:39 有何m不可
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HuggingFace课程-9. 构建并分享你的模型 构建你的第一个演示
摘要: 构建你的第一个演示 让我们从安装 Gradio 开始吧!与安装其他 Python 包一样,只需运行: pip install gradio Gradio 支持所有常见的平台,无论是从你最喜欢的 Python IDE、Jupyter notebook 还是 Google Colab 🤯! 所以无论你
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posted @ 2025-08-28 16:31 有何m不可
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HuggingFace课程-9. 构建并分享你的模型 Gradio 简介
摘要: Gradio 简介 在本章中,我们将学习如何为你的机器学习模型构建交互式的演示。 首先,为什么要为你的机器学习模型构建演示? 机器学习开发人员可以轻松地向包括非技术团队或客户在内的广大受众展示他们的工作 研究人员更轻松地重现机器学习模型和效果 质量测试人员或最终用户更容易发现和调试模型的故障点 不同
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posted @ 2025-08-28 16:22 有何m不可
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HuggingFace课程-8. 如何寻求帮助 第 2 部分完成!
摘要: 第 2 部分完成! 恭喜,你已经完成了课程的第二部分!你现在应该能够处理一系列 NLP 任务,并对它们进行微调或预训练模型。不要忘记在 Model Hub 和社区分享你的结果。 我们迫不及待地想看到你利用所学知识创造出什么样的作品!
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posted @ 2025-08-28 16:21 有何m不可
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