HuggingFace2 [Multimodal Large Language Model - Part 4] Autoclass 1. 목적 : 경로설정으로 원하는 아키텍처를 불러오는 API 2. 장점 : 원하는것(Model, Preprocessor 등)을 편하게 불러옴 3. 사용법 : Auto~.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path=' ') (경로설정을 아래와 같이 두가지 방식으로 할 수 있음) - Huggingface에서 모델 다운. - Local 에서 불러오기. model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")(대표적인 Autoclass 튜토리얼 : https://huggingface... 2025. 2. 27. [Huggingface] 가중치 없이 모델 로드 및 모델 구조 변경 1. 가중치 없이 모델 로드 ► 우리는 허깅페이스에서 weight, bias가 최적화 되어있는 pretrained된 모델을 사용한다. 하지만 모델의 weight, bias를 제외하고 아키텍쳐만 필요할 때가 있다. Hugging Face에서는 친절하게도 이러한 기능을 제공을 해준다. - Huggingface에 원하는 모델을 검색후 config를 사용하면 된다. (아래예시는 DETR예시) (상단 코드 weight load 안함, 하단 코드 weight load 함) # load without weight and bias # Initializing a DETR facebook/detr-resnet-50 style configuration from transformers import DetrForObjectDe.. 2024. 4. 23. 이전 1 다음
