README.md ： 说明文件，一般都得看下。
config.json ：定义了architectures等超参数

flax_model.msgpack：标注了LFS（Large File Storage），和其他两个一样，有个_model都是模型文件。Flax库和pytorch、TensorFlow一样，也是个神经网络框架。

generation_config.json：和config.json类似，也是一些超参数信息，不过是训练之后的超参数信息。

pytorch_model.bin：pytorch版本的模型，用bin存储

special_tokens_map.json：记载了特殊字符的映射，比如"unk_token"、""都映射为空

spiece.model：包含vocab（词汇表），mt5模型由于vocab词汇表中的词汇过多，采用从spiece.model之中读取的方式处理。

tf_model.h5：TensorFlow版本的模型，用h5存储，H5文件是层次数据格式第5代的版本（Hierarchical Data Format，HDF5），它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。

tokenizer_config.json：也是一种字符设置，和special_tokens_map.json类似

分析完之后，其实模型下载自己神经网络框架对应版本，其他配置文件全部下载：

步骤四：将下载好的文件放在你需要的目录下，比如我把下载文件放在’D:/download/model/mt5s/’

步骤五：修改缓存路径，并调用就行了。

model_checkpoint = ‘D:/download/model/mt5s/’
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数大数据工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上大数据开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

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