在huggingface中如何使用 google/flan-t5-large

news2025/1/22 13:05:27

参考: https://huggingface.co/google/flan-t5-large
在这里插入图片描述

1:

from huggingface_hub.hf_api import HfFolder
HfFolder.save_token('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')
from transformers import pipeline
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("google/flan-t5-large")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/flan-t5-large")
input_text = """
Q: Can Geoffrey Hinton have aconversation with George Washington?
Give the rationale before answering
"""
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids,max_new_tokens=2000)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

2:

from huggingface_hub.hf_api import HfFolder
HfFolder.save_token('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')
from transformers import pipeline
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("google/flan-t5-large")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/flan-t5-large")

input_text = "answer the result: 1+ 2 ?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids,max_new_tokens=2000)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

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