Начало работы с Hugging Face в Azure: подробное руководство

Введение

Обработка естественного языка (NLP) значительно продвинулась в последние годы, и Hugging Face стала ведущей платформой для разработки и развертывания моделей NLP. Благодаря надежной облачной инфраструктуре Microsoft Azure разработчики могут легко интегрировать модели Hugging Face в свои проекты, открывая потенциал для создания мощных приложений NLP в масштабе. В этой записи блога мы рассмотрим пошаговое руководство по началу работы с Hugging Face в Azure, которое позволит вам эффективно использовать объединенные возможности этих двух платформ.

Предпосылки

Прежде чем мы углубимся в руководство, убедитесь, что у вас есть следующие предварительные условия:

  1. Учетная запись Azure. Если у вас нет учетной записи Azure, зарегистрируйте бесплатную учетную запись на https://azure.microsoft.com/. Вы можете изучить варианты цен и выбрать тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям.
  2. Python и Azure CLI: установите Python и Azure CLI на свой локальный компьютер. Вы можете загрузить Python с https://www.python.org/downloads/ и найти инструкции по установке Azure CLI на https://docs.microsoft.com/cli/azure/install-azure-cli.

Шаг 1. Предоставление ресурсов Azure

Для начала создайте необходимые ресурсы Azure для поддержки вашего проекта Hugging Face. Вот основные ресурсы, которые вам понадобятся:

  1. Машинное обучение Azure. Машинное обучение Azure (AML) позволяет обучать, развертывать модели машинного обучения и управлять ими в любом масштабе. Подготовьте рабочую область машинного обучения Azure с помощью Azure CLI с помощью следующей команды:
az ml workspace create -w <workspace_name> -g <resource_group_name> -l <location>

2. Хранилище Azure. Хранилище BLOB-объектов Azure или хранилище озера данных Azure можно использовать для хранения наборов данных, предварительно обученных моделей и других файлов. Создайте учетную запись хранения с помощью Azure CLI:

az storage account create -n <storage_account_name> -g <resource_group_name> -l <location> --sku Standard_LRS

Шаг 2. Настройка среды разработки

Затем настройте локальную среду разработки, установив необходимые библиотеки и инструменты. Следуй этим шагам:

  1. Установите Hugging Face Transformers: установите библиотеку Hugging Face Transformers, которая обеспечивает доступ к широкому спектру предварительно обученных моделей НЛП. Откройте терминал или командную строку и выполните следующую команду:
pip install transformers

2. Установите пакет SDK для машинного обучения Azure. Установите пакет SDK для машинного обучения Azure, чтобы взаимодействовать со службами машинного обучения Azure. Используйте следующую команду:

pip install azureml-sdk

Шаг 3. Загрузите и используйте модели обнимающихся лиц

Теперь, когда ваша среда настроена, вы можете загружать и использовать модели Hugging Face в своем коде. Следуй этим шагам:

  1. Загрузите предварительно обученную модель: посетите веб-сайт Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models), чтобы изучить доступные предварительно обученные модели. Определите модель, которую вы хотите использовать, и запишите ее имя или идентификатор.
  2. Используйте модель в своем коде. Вот пример загрузки и использования модели анализа тональности с трансформерами Hugging Face:
from transformers import pipeline

model_name = "<model_name>"  # Replace with the desired model's name or identifier

nlp = pipeline("text-classification", model=model_name)

text = "This movie is fantastic!"

result = nlp(text)
print(result)

Замените <model_name> именем или идентификатором модели, которую вы хотите использовать. Код создает конвейер для классификации текста с использованием указанной модели и выполняет анализ тональности данного текста.

Шаг 4. Развертывание моделей обнимающих лиц в Azure

Чтобы развернуть модель Hugging Face в Azure, рассмотрите следующие варианты.

  1. Функции Azure. Функции Azure позволяют размещать бессерверные функции, которые могут обслуживать ваши модели Hugging Face в виде RESTful API. Вы можете создать новое приложение "Функции Azure" и развернуть код своей модели как функцию.
  2. Служба Azure Kubernetes (AKS). Если вам требуется больший контроль и масштабируемость, разверните модели Hugging Face в AKS. Создайте кластер Kubernetes в AKS и разверните свою модель как контейнерную службу.

Заключение

Сочетание мощности предварительно обученных моделей НЛП Hugging Face с масштабируемой инфраструктурой Microsoft Azure открывает широкие возможности для создания сложных приложений НЛП. В этой записи блога мы рассмотрели основные шаги по началу работы с Hugging Face в Azure, включая подготовку ресурсов Azure, настройку среды разработки, загрузку моделей Hugging Face и их развертывание в Azure. Вооружившись этими знаниями, вы можете приступить к созданию мощных приложений НЛП, использующих лучшее из обоих миров.