Dengan peningkatan pembelajaran mesin (ML) dalam pembangunan web, menyepadukan model pembelajaran mendalam ke dalam aplikasi bahagian hadapan lebih mudah diakses berbanding sebelum ini. Salah satu kemajuan paling menarik dalam ruang ini ialah penggunaan Transformers.js daripada Hugging Face, pustaka JavaScript yang membolehkan pembangun menjalankan model pembelajaran mendalam terkini secara terus dalam penyemak imbas tanpa memerlukan pengiraan sebelah pelayan.
Dalam siaran ini, kami akan meneroka cara membina aplikasi pembelajaran mendalam menggunakan React dan Transformers.js untuk memanfaatkan model untuk tugasan seperti pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penglihatan komputer . Perpustakaan menyokong beberapa tugas, termasuk penjanaan teks, analisis sentimen, klasifikasi imej dan banyak lagi, terus dalam penyemak imbas.
Transformers.js sesuai untuk pembangun yang ingin membawa kuasa pembelajaran mesin kepada pihak pelanggan, memastikan:
npx create-react-app my-ml-app cd my-ml-app
npm install @xenova/transformers
import React, { useState, useEffect } from 'react'; import { pipeline } from '@xenova/transformers'; function SentimentAnalysis() { const [model, setModel] = useState(null); const [text, setText] = useState(""); const [result, setResult] = useState(null); useEffect(() => { // Load the sentiment analysis model pipeline('sentiment-analysis').then((pipe) => setModel(pipe)); }, []); const analyzeSentiment = async () => { const analysis = await model(text); setResult(analysis); }; return ( <div> <h1>Sentiment Analysis</h1> <input type="text" value={text} onChange={(e) => setText(e.target.value)} /> <button onClick={analyzeSentiment}>Analyze</button> {result && <p>Sentiment: {result[0].label}, Confidence: {result[0].score}</p>} </div> ); } export default SentimentAnalysis;
Dalam coretan kod ini, kami menggunakan fungsi saluran paip daripada Transformers.js untuk memuatkan model analisis sentimen. Pengguna boleh memasukkan teks, dan aplikasi akan menganalisis sentimen dan memaparkan hasilnya.
Transformers.js menyokong pelbagai tugas merentas NLP, penglihatan dan pemprosesan audio. Beberapa tugas yang paling popular termasuk:
Menjalankan model pembelajaran mesin pada bahagian pelanggan boleh menjadi intensif sumber. Walau bagaimanapun, Transformers.js menggunakan WebAssembly (WASM) untuk mengoptimumkan prestasi. Selain itu, pembangun boleh menukar dan mengkuantumkan model kepada format ONNX untuk menjadikannya lebih ringan untuk inferens penyemak imbas【6†sumber】【7†sumber】.
Membina aplikasi pembelajaran mendalam dengan React dan Transformers.js membuka banyak kemungkinan untuk mencipta apl web yang pintar, interaktif dan memelihara privasi. Dengan fleksibiliti hab model Hugging Face, anda boleh melaksanakan model termaju dalam beberapa minit, semuanya sambil kekal tanpa pelayan. Sama ada anda sedang mengusahakan apl berasaskan teks atau projek ML visual, Transformers.js menawarkan alatan untuk menjadikan apl anda lebih pintar dan pantas.
Mahu menyelam lebih dalam? Terokai lebih lanjut di dokumentasi rasmi Transformers.js.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Membina Aplikasi Pembelajaran Mendalam dengan React Menggunakan Transformers.js. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!