谷歌-BERT-第一步：模型下载

1 需求

需求1：基于transformers库实现自动从Hugging Face下载模型

需求2：基于huggingface-hub库实现自动从Hugging Face下载模型

需求3：手动从Hugging Face下载模型

2 接口

3.1 需求1

示例一：下载到默认目录

from transformers import BertModel, BertTokenizer# 初始化分词器和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')# 现在您可以使用 tokenizer 和 model 进行推理或其他任务

示例二：下载到指定目录

from transformers import BertModel, BertTokenizer# 指定模型和分词器的名称
model_name = 'bert-base-uncased'# 指定下载路径
cache_dir = './test3'# 下载模型和分词器，并指定下载路径
model = BertModel.from_pretrained(model_name, cache_dir=cache_dir)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name, cache_dir=cache_dir)# 现在你可以使用模型和分词器进行推理或其他任务了
print("123")

3 .2 需求2

示例一：下载到默认目录

from huggingface_hub import snapshot_downloadsnapshot_download(repo_id="bert-base-uncased")

示例二：下载到指定目录

from huggingface_hub import snapshot_downloadsnapshot_download(repo_id="bert-base-chinese", local_dir="./test2", local_dir_use_symlinks=False)

3.3 需求3

手动导入模型和分词器

模型权重文件：pytorch_model.bin 或 tf_model.h5
模型配置文件：config.json
分词器的词汇表文件：vocab.txt
分词器配置文件：tokenizer.json、tokenizer_config.json

当手动下载 Hugging Face 模型时，通常需要以下类型的文件：

一、模型权重文件

PyTorch 格式（.bin 或.pt）
如果模型是基于 PyTorch 开发的，其权重文件通常以 .bin 或 .pt 格式存在。这些文件包含了模型的参数，例如神经网络的每层权重、偏置等信息。
例如，对于一个预训练的 BERT 模型（PyTorch 版本），这些权重文件定义了模型如何将输入文本转换为有意义的表示。
TensorFlow 格式（.h5 或.ckpt）
对于基于 TensorFlow 的模型，可能会有 .h5 或者 .ckpt 格式的权重文件。.h5 文件是一种常见的保存 Keras（TensorFlow 后端）模型的格式，它可以包含模型的结构和权重信息。.ckpt 文件则是 TensorFlow 原生的检查点文件，主要用于保存模型在训练过程中的中间状态。

二、模型配置文件

JSON 或 YAML 格式
模型配置文件以 JSON 或 YAML 格式为主。这些文件描述了模型的架构，如模型的层数、每层的神经元数量、激活函数类型、输入输出形状等信息。
以 GPT - 2 模型为例，其配置文件会指定模型是由多少个 Transformer 块组成，每个块中的头数量、隐藏层大小等关键架构参数。

三、分词器（Tokenizer）相关文件

词汇表文件（.txt 或.pkl 等）
分词器用于将输入文本转换为模型能够处理的标记（tokens）。词汇表文件包含了模型所使用的所有词汇（对于基于单词的分词器）或者子词（对于基于子词的分词器，如 BPE、WordPiece 等）。
例如，对于一个基于 BPE 算法的分词器，词汇表文件定义了模型能够识别的所有子词单元。这个文件可能是一个简单的文本文件（.txt），其中每行包含一个词汇或子词，也可能是经过序列化的 Python 对象（如 .pkl 文件，用于保存 Python 的字典等数据结构）。
分词器配置文件（JSON 或 YAML 格式）
类似于模型配置文件，分词器配置文件描述了分词器的一些参数，如分词算法（BPE、WordPiece 等）、特殊标记（如开始标记、结束标记、填充标记等）的定义等。

具体需要下载哪些文件取决于模型的类型（如文本生成模型、图像分类模型等）、框架（PyTorch 或 TensorFlow 等）以及模型开发者所采用的存储和组织方式。