在 Hugging Face 上使用 PaddleNLP

利用 PaddlePaddle 框架，PaddleNLP 是一个易于使用且功能强大的 NLP 库，拥有出色的预训练模型库，支持从研究到工业应用的广泛 NLP 任务。

在 Hub 中探索 PaddleNLP

您可以通过在模型页面左侧筛选来找到 PaddleNLP 模型。

Hub 上的所有模型都具有以下功能

自动生成的模型卡片，其中包含简要描述和元数据标签，有助于发现。
一个交互式小部件，您可以使用它直接在浏览器中试用模型。

一个允许发出推理请求的推理 API。

轻松将您的模型作为 Gradio 应用程序部署在 Spaces 上。

安装

要开始使用，您可以按照 PaddlePaddle 快速入门来安装 PaddlePaddle 框架，并选择您喜欢的操作系统、包管理器和计算平台。

paddlenlp 提供通过 pip 进行的快速单行安装

pip install -U paddlenlp

使用现有模型

与 transformer 模型类似，paddlenlp 库提供了一个简单的单行代码，通过设置 from_hf_hub=True! 从 Hugging Face Hub 加载模型！根据您想要如何使用它们，您可以使用 Taskflow 函数使用高级 API，或者您可以使用 AutoModel 和 AutoTokenizer 以获得更多控制。

# Taskflow provides a simple end-to-end capability and a more optimized experience for inference
from paddlenlp.transformers import Taskflow
taskflow = Taskflow("fill-mask", task_path="PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh", from_hf_hub=True)

# If you want more control, you will need to define the tokenizer and model.
from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh", from_hf_hub=True)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh", from_hf_hub=True)

如果您想了解如何加载特定模型，您可以单击“Use in paddlenlp”，您将获得一个可用的代码片段，您可以加载它！

分享您的模型

您可以使用所有 Model 和 Tokenizer 类下的 save_to_hf_hub 方法来分享您的 PaddleNLP 模型。

from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh", from_hf_hub=True)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh", from_hf_hub=True)

tokenizer.save_to_hf_hub(repo_id="<my_org_name>/<my_repo_name>")
model.save_to_hf_hub(repo_id="<my_org_name>/<my_repo_name>")

其他资源

PaddlePaddle 安装指南。
PaddleNLP GitHub 仓库。
Hugging Face Hub 上的 PaddlePaddle

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