Начало работы с Обнимающим Лицом за 15 минут | Трансформеры, Конвейер, Токенизатор, Модели

• Huggingface Transformers - популярная библиотека NLP на Python с более чем 60000 звезд на GitHub.  

• Библиотека предоставляет современные модели обработки естественного языка и чистый API.  

• В видео показано, как начать работу с библиотекой, использовать конвейер, модели и токенизаторы, объединять с PyTorch или TensorFlow, сохранять и загружать модели, использовать модели из Model Hub и точно настраивать собственные модели.  

• Для установки библиотеки Transformers необходимо сначала установить библиотеку глубокого обучения, например, PyTorch, TensorFlow или Flax.  

• Затем можно установить библиотеку Transformers с помощью pip install transformers.  

• Конвейер позволяет абстрагироваться от многих задач NLP.  

• Пример использования конвейера для анализа настроений: создание объекта конвейера, применение классификатора, ввод данных и печать результатов.  

• Конвейер выполняет предварительную обработку текста, передачу в модель, применение модели и постобработку.  

• Пример генерации текста с использованием конвейера.  

• Пример классификации с нулевым результатом, где текст не имеет соответствующей метки, и ввод различных меток-кандидатов.  

• Другие доступные задачи: классификация звука, автоматическое распознавание речи, классификация изображений, ответы на вопросы и перевод.  

• Импорт и использование автоматического токенизатора и модели для классификации последовательностей.  

• Создание экземпляров токенизатора и модели, указание названия модели и вызов метода из предварительно подготовленного файла.  

• Пример использования токенизатора для преобразования текста в математическое представление и обратно.  

• Пример использования PyTorch для объединения кода с конвейером.  

• Применение токенизатора и модели в формате PyTorch.  

• Сохранение и загрузка токенизатора и модели для точной настройки модели.  

• На домашней странице Model Hub доступно почти 35 моделей, созданных сообществом.  

• Можно фильтровать модели по задачам конвейера, библиотекам, наборам данных и языкам.  

• Для поиска конкретной модели можно использовать панель поиска.  

• Пример фильтрации: текст для классификации.  

• Модель по умолчанию: удаленная база данных для птиц без оболочки, настраиваемая на основе набора данных SST-2 и на английском языке.  

• Можно прочитать больше информации о модели и найти примеры кода.  

• Для использования модели в коде можно скопировать её название и вставить в код.  

• Пример: создание конвейера и применение модели из Model Hub.  

• Официальная документация содержит подробную информацию о точной настройке моделей.  

• Можно переключаться между кодом PyTorch и TensorFlow.  

• Подготовка набора данных, загрузка предварительно обученного токенизатора и модели, использование класса Trainer из библиотеки Transformers.  

• Trainer позволяет точно настраивать данные и упрощает процесс обучения.  

• Видео также рекомендует посмотреть видео о начале работы с OpenAI и GPT-3.  

• Призыв к зрителям оставлять вопросы в комментариях.