在 Hugging Face 使用 PaddleNLP

利用 PaddlePaddle 框架，PaddleNLP 是一个易于使用且功能强大的 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 上探索 PaddleNLP

你可以通过在模型页面左侧筛选来找到 PaddleNLP 模型。

Hub 上的所有模型都配备了以下功能：

1. 自动生成的模型卡片，包含简要描述和有助于可发现性的元数据标签。
2. 一个交互式小部件，你可以直接在浏览器中使用模型。

3. 允许进行推理请求的推理 API。

4. 轻松将模型部署为 Spaces 上的 Gradio 应用。

安装

要开始使用，你可以遵循 PaddlePaddle 快速开始使用你喜欢的操作系统、包管理器和计算平台安装 PaddlePaddle 框架。

paddlenlp 通过 pip 提供快速的一行安装：

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 提供简单的一行代码从 Hugging Face Hub 加载模型！根据你想如何使用它们，你可以使用高级 API（使用 Taskflow 函数）或使用 AutoModel 和 AutoTokenizer 以获得更多控制。

# 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)

如果你想查看如何加载特定模型，可以点击 Use in paddlenlp，你将获得一个可用的代码片段来加载它！

分享你的模型

你可以使用所有 Model 和 Tokenizer 类下的 save_to_hf_hub 方法分享你的 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