Hezar 开源项目使用教程
2024-09-08 22:14:35作者:范靓好Udolf
1. 项目的目录结构及介绍
Hezar 项目的目录结构如下:
hezar/
├── hezar/
│ ├── __init__.py
│ ├── models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── backbone/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── bert/
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── bert.py
│ │ │ │ ├── bert_config.py
│ │ │ ├── distilbert/
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ ├── text_generation/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── gpt2/
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── gpt2_text_generation.py
│ │ │ │ ├── gpt2_text_generation_config.py
│ │ │ ├── t5/
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── t5_text_generation.py
│ │ │ │ ├── t5_text_generation_config.py
│ │ ├── model.py
│ │ ├── model_outputs.py
│ ├── preprocessors/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── tokenizers/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── bpe.py
│ │ │ ├── sentencepiece_bpe.py
│ │ │ ├── sentencepiece_unigram.py
│ │ │ ├── tokenizer.py
│ ├── metrics/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── accuracy.py
│ │ ├── bleu.py
│ │ ├── cer.py
│ │ ├── f1.py
│ │ ├── metric.py
│ │ ├── precision.py
│ │ ├── recall.py
│ │ ├── rouge.py
│ │ ├── seqeval.py
│ │ ├── wer.py
│ ├── embeddings/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── fasttext.py
│ │ ├── word2vec.py
│ ├── registry.py
├── setup.py
├── README.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
目录结构介绍
hezar/: 项目的主目录,包含了所有的核心代码。models/: 存放各种模型的实现,包括 BERT、DistilBERT、GPT-2、T5 等。preprocessors/: 存放预处理工具,如分词器(tokenizers)。metrics/: 存放各种评估指标的实现,如准确率、BLEU、CER 等。embeddings/: 存放嵌入模型的实现,如 FastText、Word2Vec 等。registry.py: 注册模块,用于管理项目的各个组件。
setup.py: 项目的安装脚本。README.md: 项目的介绍文档。CONTRIBUTING.md: 贡献指南。LICENSE: 项目的开源许可证。
2. 项目的启动文件介绍
Hezar 项目没有明确的“启动文件”,因为它是一个库,而不是一个独立的应用程序。用户通常会根据需要导入特定的模块并调用相关函数。例如:
from hezar.models.text_generation.gpt2 import GPT2TextGeneration
model = GPT2TextGeneration()
output = model.generate("Hello, world!")
print(output)
3. 项目的配置文件介绍
Hezar 项目的配置文件通常是与模型相关的配置文件,例如 gpt2_text_generation_config.py 或 t5_text_generation_config.py。这些配置文件定义了模型的超参数、数据路径等信息。
例如,gpt2_text_generation_config.py 可能包含以下内容:
class GPT2TextGenerationConfig:
model_name = "gpt2"
max_length = 50
temperature = 0.7
top_k = 50
top_p = 0.95
用户可以根据需要修改这些配置文件来调整模型的行为。
以上是 Hezar 开源项目的使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 Hezar 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
239
2.37 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291
暂无简介
Dart
539
118
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
115
86
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
97
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
999
589
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
589
116
Ascend Extension for PyTorch
Python
78
111
仓颉编程语言提供了 stdx 模块,该模块提供了网络、安全等领域的通用能力。
Cangjie
80
56