Utilizzo e combinazione di modelli Hugging Face con Gradio 2.0

'Utilizzo e combinazione di modelli Hugging Face con Gradio 2.0' can be condensed to 'Utilizzo e combinazione di modelli Hugging Face e Gradio 2.0'.

Tratto da Gradio blog .

Il Hugging Face Model Hub ha più di 10.000 modelli di machine learning inviati dagli utenti. Troverai modelli di elaborazione del linguaggio naturale di ogni tipo, ad esempio, traduzione tra finlandese e inglese o riconoscimento del parlato cinese. Più recentemente, il Model Hub si è ampliato includendo anche modelli per la classificazione delle immagini e l’elaborazione audio.

Hugging Face ha sempre lavorato per rendere i modelli accessibili e facili da usare. La libreria transformers rende possibile caricare un modello con poche righe di codice. Dopo aver caricato un modello, può essere utilizzato per fare previsioni su nuovi dati in modo programmabile. Ma non sono solo i programmatori che utilizzano i modelli di machine learning! Uno scenario sempre più comune nel machine learning è quello di esporre i modelli a team interdisciplinari o di permettere ai non programmatori di usare i modelli (per scoprire eventuali bias, punti di fallimento, ecc.).

La libreria Gradio consente agli sviluppatori di machine learning di creare demo e GUI (interfacce grafiche) da modelli di machine learning in modo molto semplice e condividerle gratuitamente con i tuoi collaboratori, proprio come condividere un link a Google docs. Ora, siamo entusiasti di annunciare che la libreria Gradio 2.0 ti permette di caricare e utilizzare quasi qualsiasi modello Hugging Face con una GUI con soli 1 linea di codice . Ecco un esempio:

• Apprendimento con pochi esempi nella pratica GPT-Neo e l’API di inferenza accelerata di 🤗
• Trasformatori di Frasi nell’Hugging Face Hub
• Benvenuto spaCy nell’Hugging Face Hub

Per impostazione predefinita, questa utilizza l’API di inferenza ospitata da HuggingFace (puoi fornire la tua chiave API o utilizzare l’accesso pubblico senza una chiave API), oppure puoi eseguire pip install transformers ed eseguire i calcoli del modello localmente, se lo desideri.

Vuoi personalizzare la demo? Puoi sovrascrivere uno qualsiasi dei parametri predefiniti della classe Interface passando i tuoi parametri personalizzati:

Ma aspetta, c’è di più! Con già 10.000 modelli su Model Hub, vediamo i modelli non solo come pezzi di codice autonomi, ma come pezzi di Lego che possono essere composti e mixati per creare applicazioni e demo più sofisticate.

Ad esempio, Gradio ti consente di caricare più modelli in parallelo (immagina di voler confrontare 4 diversi modelli di generazione di testo di Hugging Face per vedere quale è il migliore per il tuo caso d’uso):

O metti i tuoi modelli in serie . Questo rende facile costruire applicazioni complesse basate su più modelli di machine learning. Ad esempio, qui possiamo costruire un’applicazione per tradurre e riassumere articoli di notizie finlandesi in soli 3 righe di codice:

Puoi persino mixare più modelli in serie tra loro in parallelo (ti lasciamo provare tu stesso!). Per provare tutto ciò, basta installare Gradio ( pip install gradio ) e scegliere un modello Hugging Face che vuoi provare. Inizia a creare con Gradio e Hugging Face 🧱⛏️