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在 Hugging Face 上使用 PaddleNLP
在 Hugging Face 上使用 PaddleNLP
借助 PaddlePaddle 框架，PaddleNLP 是一个易用且功能强大的 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
您可以在模型页面左侧进行筛选，以查找PaddleNLP模型。
Hub 上的所有模型都具备以下功能：
- 自动生成的模型卡片，包含简要描述和有助于提高可发现性的元数据标签。
- 一个交互式小部件，可直接在浏览器中用于体验该模型。
- 一个用于发起推理请求的 Inference Providers 小部件。
- 轻松将您的模型部署为 Spaces 上的 Gradio 应用。
安装
要开始使用，您可以按照PaddlePaddle 快速入门，在您喜欢的操作系统、包管理器和计算平台上安装 PaddlePaddle 框架。
paddlenlp 提供通过 pip 进行的一行快速安装：
pip install -U paddlenlp使用现有模型
与 transformer 模型类似，paddlenlp 库通过设置 from_hf_hub=True 提供了一行代码即可从 Hugging Face Hub 加载模型的便捷方式！根据使用需求，您可以使用 Taskflow 函数调用高层 API，也可以使用 AutoModel 和 AutoTokenizer 以获得更精细的控制。
# 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)如果您想查看如何加载特定模型，可以单击 Use in paddlenlp，即可获得一个可运行的代码片段来加载该模型！
共享您的模型
您可以使用所有 Model 和 Tokenizer 类下的 save_to_hf_hub 方法来共享您的 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