Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Hugging Face: Die KI-Revolution, die Sie nicht ignorieren können!

Hugging Face: Die KI-Revolution, die Sie nicht ignorieren können!

Patricia Arquette
Freigeben: 2024-11-27 14:51:11
Original
609 Leute haben es durchsucht

Eine der Top-Plattformen für maschinelles Lernen (ML) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist Hugging Face. Die Entwicklung KI-gestützter Apps wird durch das umfangreiche Ökosystem aus Open-Source-Modellen, Datensätzen und Tools erleichtert. Textkategorisierung, Übersetzung, Zusammenfassung und andere hochmoderne NLP-Aufgaben werden häufig mit der Hauptbibliothek Transformers durchgeführt.


Hauptmerkmale von Hugging Face

- Vorab trainierte Modelle: Tausende vorab trainierte Modelle für Audio-, Computer-Vision- und Verarbeitungsaufgaben in natürlicher Sprache sind verfügbar.

Hugging Face: The AI Revolution You Can

- Datensätze: Eine Bibliothek zum Importieren, Vorbereiten und Verwalten von Datensätzen.

Hugging Face: The AI Revolution You Can

- Tokenizer sind effektive Tokenisierungstools, die für die Zusammenarbeit mit gängigen Architekturen für maschinelles Lernen entwickelt wurden.
- Feinabstimmung: Die Möglichkeit, zuvor trainierte Modelle mithilfe Ihrer eigenen Datensätze zu ändern.


So verwenden Sie Hugging Face in Python

1. Erstellen Sie hier

einen Zugriffstoken

Hugging Face: The AI Revolution You Can

2. Lesen Sie die Anweisungen in der Modellkarte (Modell) oder der Datensatzkarte (Datensatz)

Hugging Face: The AI Revolution You Can

Hugging Face: The AI Revolution You Can

Hinterlassen Sie Ihren Kommentar, wenn Sie Fragen haben

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHugging Face: Die KI-Revolution, die Sie nicht ignorieren können!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:dev.to
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Neueste Artikel des Autors
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage