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10 Python单线以优化您的拥抱脸部变压器管道
在本文中，我们提出了10个功能强大的Python单线，可帮助您优化拥抱的Face Pipeline（）工作流程。
来源:KDnuggets＃简介
＃拥抱面孔变压器库已成为自然语言处理（NLP）和（大型）语言模型（LLM）任务的首选工具包。它的管道（）函数是一个重要的抽象，使数据科学家和开发人员能够执行复杂的任务，例如文本分类，摘要和命名的实体识别，并以最少的代码行识别。
拥抱面孔变压器pipeline（）
虽然默认设置非常适合入门，但是一些小的调整可以显着提高性能，改善内存使用情况并使您的代码更强大。在本文中，我们介绍了10个强大的Python单线，可帮助您优化拥抱的Face Pipeline（）工作流程。
＃1。用GPU加速加速推理
最简单但最有效的优化之一是将模型及其计算移至GPU。如果您有一个启用了CUDA的GPU，则指定设备是一个参数更改，可以通过数量级加速推断。
classifier = pipeline（“情感 - 分析”，模型=“ distilbert-base-based-fineTuned-sst-2-英语”，设备= 0）
这个单线告诉管道将模型加载到第一个可用的GPU上（设备= 0）。对于仅CPU推断，您可以设置设备= -1。
设备= 0
设备= -1
＃2。用批处理处理多个输入
您可以一次处理文本列表，而不是将单个输入迭代和馈送到管道中，然后完全传递它们。使用批处理可以显着改善吞吐量，通过允许模型在GPU上执行并行计算。
结果= text_generator（list_of_texts，batch_size = 8）
在这里，list_of_texts是字符串的标准python列表。您可以根据GPU的内存能力来调整批次_size，以获得最佳性能。
list_of_texts
batch_size
＃3。使用HalfEcision
张量核心float16
火炬
pytorch
导入火炬
＃4。将子字与聚合策略分组
gentregation_strategy