Публикации по теме hugging-face

Публикации по теме 'hugging-face'

Как Hugging Face революционизирует наши отношения с моделями машинного обучения

Hugging Face, Inc. — действительно американская компания, основанная в 2016 году и базирующаяся в Нью-Йорке. Компания занимается разработкой передовых инструментов и платформ для облегчения использования машинного обучения, особенно в области обработки естественного языка (NLP).

Задача оценки диалога NTCIR-15 DialEval-1

ПЕРЕДАЧА ОБУЧЕНИЯ Задача оценки диалога NTCIR-15 DialEval-1 Краткое введение и простой подход DialEval-1 состоит из двух подзадач: обнаружение слепков (ND) и качество диалога (DQ). Они стремятся автоматически оценивать диалоги со службой поддержки клиентов. Подзадача ND состоит в том, чтобы классифицировать, является ли обращение клиента или службы поддержки самородком, тогда как самородок означает, что обращение помогает в решении проблемы; а подзадача DQ - присвоить каждому..

Лидерство в области искусственного интеллекта

Партнерство HuggingFace Сотрудничество HuggingFace способствует прогрессу вместе с признанными лидерами отрасли. Искусственный интеллект (ИИ) стал важным инструментом для бизнеса в различных отраслях, стимулируя цифровую трансформацию и стимулируя инновации. Но эффективное масштабирование проектов ИИ остается проблемой для многих организаций. В этом сценарии стратегическое сотрудничество между лидерами отрасли помогает оптимизировать процессы развертывания моделей, улучшать..

Практическое руководство: используйте обнимающее лицо, чтобы получить идеальные подсказки ChatGPT ⚡

Не секрет, что ChatGPT произвел революцию в том, как мы взаимодействуем с ИИ, но чтобы получить от него максимальную отдачу, необходимо создавать точные подсказки. Если вы ищете более простой способ создания подсказок ChatGPT, обратите внимание на этот генератор подсказок ChatGPT , который я нашел на Hugging Face . . Для тех из вас, кто не знает, Hugging Face — это компания, о которой я уже писал ранее, которая разрабатывает инструменты для создания приложений с..

Начало работы с Hugging Face в Azure: подробное руководство

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..

Создание конвейера машинного обучения на AWS Sagemaker, часть вторая: этапы обработки данных

Это вторая статья из серии из трех статей о создании многоразового конвейера машинного обучения, который запускается с помощью одного файла конфигурации и пяти пользовательских функций. Конвейер основан на точной настройке для целей классификации, работает на распределенных графических процессорах в AWS Sagemaker и использует Huggingface Transformers, Accelerate, Datasets & Evaluate, PyTorch, wandb и другие. Этот пост первоначально появился в Блоге VISO Trust В этом посте будут..

Выжимайте больше из своего графического процессора для логического вывода LLM — руководство по Accelerate и DeepSpeed

от Бейтэ «Юпитер Жу» Главный вопрос "Как специалисты по машинному обучению обрабатывают логические выводы LLM, не жертвуя задержкой или пропускной способностью?" Во время моего последнего проекта я хотел проверить, как текущие большие языковые модели (LLM) от Hugging Face работают с задачами генерации кода на наборе данных HumanEval . Я развернул инстанс P3 из AWS с графическим процессором V100 и написал тестовую среду, используя Hugging Face и PyTorch. Фреймворк загружал каждую..