Uso de PaddleNLP en Hugging Face

Aprovechando el marco de trabajo PaddlePaddle, PaddleNLP es una biblioteca de NLP fácil de usar y potente, con un excelente zoológico de modelos preentrenados, que soporta una amplia gama de tareas de NLP, desde investigación hasta aplicaciones industriales.

Explorando PaddleNLP en el Hub

Puedes encontrar modelos de PaddleNLP filtrando a la izquierda de la página de modelos.

Todos los modelos del Hub incluyen las siguientes características:

1. Una tarjeta de modelo generada automáticamente con una breve descripción y etiquetas de metadatos que facilitan la búsqueda.
2. Un widget interactivo que puedes usar para experimentar con el modelo directamente en el navegador.

3. Un widget de Inference Providers que permite realizar solicitudes de inferencia.

4. Despliega fácilmente tu modelo como una aplicación de Gradio en Spaces.

Instalación

Para comenzar, puedes seguir PaddlePaddle Quick Start para instalar el marco de trabajo PaddlePaddle con tu sistema operativo, gestor de paquetes y plataforma de cálculo preferidos.

paddlenlp ofrece una instalación rápida de una sola línea a través de pip:

pip install -U paddlenlp

Uso de modelos existentes

De manera similar a los modelos transformer, la biblioteca paddlenlp ofrece una línea de código sencilla para cargar modelos desde el Hugging Face Hub estableciendo from_hf_hub=True! Dependiendo de cómo quieras utilizarlos, puedes usar la API de alto nivel con la función Taskflow o utilizar AutoModel y AutoTokenizer para tener más control.

# 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)

Si quieres ver cómo cargar un modelo específico, puedes hacer clic en Use in paddlenlp y se te proporcionará un fragmento de código funcional para cargarlo.

Compartir tus modelos

Puedes compartir tus modelos de PaddleNLP utilizando el método save_to_hf_hub en todas las clases Model y Tokenizer.

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>")

Recursos adicionales

• Guía de instalación de PaddlePaddle guide.
• PaddleNLP Repositorio de GitHub.
• PaddlePaddle en el Hugging Face Hub