Публикации по теме 'hugging-face'
Реализация суммирования текста с помощью Transformers Hugging Face — Python ML
Резюмирование текста — это процесс сокращения объемного содержания с сохранением его основной информации и идей. Существует два распространенных подхода к реферированию текста: экстрактивный и абстрактный.
При экстрактивном реферировании наиболее важные фразы, предложения или слова извлекаются из исходного текста для формирования резюме. TF-IDF (частота термина, обратная частоте документа) обычно используется для идентификации важных слов и предложений.
В абстрактном стиле резюме..
Распределенный токенизатор обнимающих лиц с использованием PySpark
Распределенный токенизатор обнимающих лиц с использованием PySpark
Как транслировать токенизатор и использовать его с UDF
В этом коротком посте я хотел бы показать, как использовать Обнимающее лицо Токенизатор . Прежде чем вдаваться в подробности о том, как применить токенизатор к DataFrame с помощью PySpark, давайте сначала рассмотрим некоторый простой код токенизатора.
Приведенный выше код просто загружает предварительно обученный токенизатор roberta-base . Он выводит..
Прототип приложения машинного обучения с помощью Streamlit, FastAPI и Hugging Face
Такие инструменты, как Streamlit, FastAPI и Hugging Face, появились как быстрый способ представить функциональные результаты для приложений машинного обучения и не требуют сложных реализаций.
В этом посте вы найдете:
Краткое введение в прототипирование , Инструменты прототипирования, Что такое Streamlit, FastAPI и Hugging Face ?, Пример ML-приложения с Streamlit, FastAPI и Hugging Face и Выводы.
В процессе разработки проектов по науке о данных нам всегда нужно..
Преодоление проблемы холодного запуска хакатона ИИ — Автоматическая настройка удаленного кластера с помощью Runhouse 🏃♀️🏠
Воспроизводимая, не зависящая от облака настройка графического процессора и удаленное развертывание кода с помощью Runhouse, пошагового руководства по событию Keras Dreambooth от Hugging Face.
Хакатоны по ИИ — отличный способ поучаствовать в сообществе ИИ и опробовать новые технологии и инструменты для нестандартных вариантов использования; часто эти мероприятия даже сотрудничают с облачными провайдерами, чтобы предоставить участникам бесплатные вычисления! Однако, как бы мы ни..
Как запустить модель обнимающего лица в Microsoft Azure и интегрировать ее в свое приложение
Hugging Face расширила сотрудничество с Microsoft, чтобы перенести модели с открытым исходным кодом из Hugging Face Hub в машинное обучение Azure. Вместе они создали новый каталог моделей Hugging Face Hub, доступный непосредственно в Azure Machine Learning Studio, наполненный тысячами самых популярных моделей трансформеров из Hugging Face Hub. Благодаря этой новой интеграции теперь можно всего за несколько кликов развертывать модели Hugging Face на управляемых конечных точках,..
Работа с моделями обнимающего лица в Amazon SageMaker
В этом видео я покажу вам, как точно настроить модель обнимающего лица в Amazon SageMaker и как прогнозировать с помощью модели на вашем локальном компьютере.
AWS и Hugging Face сотрудничают, чтобы упростить и ускорить внедрение обработки естественного языка… Так же, как компьютерное зрение несколько лет назад, десятилетняя область обработки естественного языка (НЛП) ) испытывает… aws.amazon.com
Тонкая настройка многоязычной модели T5 от Huggingface с помощью Keras
Многоязычный T5 (mT5) — это многоязычная версия модели преобразования текста в текст T5 от Google. Он предварительно обучен на корпусе mC4 , охватывающем 101 язык! Однако, поскольку mT5 был предварительно обучен только без присмотра, его необходимо настроить, прежде чем его можно будет использовать для какой-либо последующей задачи, в отличие от исходного T5. В этом уроке мы создадим простую записную книжку, настроив mT5 с помощью Keras. Продемонстрированные процедуры предварительной..
