翻译自：[Fine-tuning a model with the Trainer API](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter3/3?fw=pt "Fine-tuning a model with the Trainer API") `T
每当我们在公有云或者私有云发布训练好的大数据模型，为了方便大家辨识、理解和运用，参照huggingface所制定的标准制作一个Model Card展示页，是种非常好的模型展示和组织形式。 下面就是一个Model Card 的示例，我试着把它翻译成了中文，源网址，并且提供了Markdown的模板，供大
为了AIGC的学习，我做了一个基于Transformer Models模型完成GPT2的学生AIGC学习训练模型，指在训练模型中学习编程AI。 在编程之前需要准备一些文件： 首先，先win+R打开运行框，输入：PowerShell后 输入： pip install -U huggingface_hu
评估一个训练好的模型需要评估指标，比如正确率、查准率、查全率、F1值等。当然不同的任务类型有着不同的评估指标，而HuggingFace提供了统一的评价指标工具。 1.列出可用的评价指标 通过list_metrics()函数列出可用的评价指标： def list_metric_test(): # 第4
SemanticKernel介绍 Semantic Kernel是一个SDK，它将OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face等大型语言模型（LLMs）与C#、Python和Java等传统编程语言集成在一起。Semantic Kernel通过允许您定义插件来实现这一点，这些插件可
Semantic Kernel是一个开源SDK，可让您轻松地将OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI服务与C#和Python等传统编程语言相结合。通过这样做，您可以创建结合两全其美的 AI 应用程序。 Semantic Kernel 团队在博客上发布了2篇文章：Sem
Semantic Kernel[1] 是一个开源的将大型语言模型（LLM）与流行的编程语言相结合的SDK，Microsoft将Semantic Kernel（简称SK）称为轻量级SDK，结合了OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员能够通过编
介绍 Semantic Kernel （SK） 是一个开源的将大型语言模型（LLM）与流行的编程语言相结合的SDK，Microsoft将Semantic Kernel（简称SK）称为轻量级SDK，结合了OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI LLM的集成。它使开发人员
阿里云最近发布了两款大型开源模型QWen-7B和QWen-7b-Chat，这两款模型的参数规模达到了70亿，用户可以在Hugging Face和ModelScope上免费使用。尽管大型模型的热度近期有所下降，但阿里云选择开源模型来赢得用户的支持，并保持自身在竞争中的优势。这一举措也引起了人们的关注，因为不开源可能会导致信息泄露的风险。通过开源模型，阿里云既能满足用户需求，又能保持技术竞争力。
