Все что нужно знать о работе с Hugging Face за 10 минут!

• Обсуждение платформы Hugging Face, которая агрегирует модели и датасеты.  

• Возможность запуска моделей на собственном GPU.  

• Анонс розыгрыша трёх книг по машинному обучению: «Грокающее машинное обучение», «Машинное обучение без лишних слов» от Андрея Буркова и «Python и машинное обучение» от Себастьяна Рашки.  

• Основные вкладки: модели, датасеты, пространства.  

• Примеры моделей: Control для Stable Diffusion, Calas китайская генеративная нейросеть.  

• Инструкции по запуску моделей локально и на платформе.  

• Пример модели Nena: количество скачиваний, параметры, версии.  

• Скрипт для запуска модели и необходимые библиотеки.  

• Практический пример анализа эмоциональной составляющей текста.  

• Мультимодальные модели, модели для сегментации и классификации изображений.  

• Модели для обработки текста, пересказывания, перевода и работы с аудио.  

• Сортировка моделей по задачам.  

• Пространство для анимации изображений с мимикой и синхронизацией губ.  

• Генерация картинок по промтам, например, «Илон Маск на Марсе».  

• Другие пространства: апскейлинг фото, перевод видео, решение олимпиадных математических заданий, клонирование голоса, создание зрительных иллюзий.  

• Выбор формата датасета: JSON, текстовый формат.  

• Размер датасета в количестве строк.  

• Задачи, которые можно решить с помощью датасета.  

• Выбор библиотек, языка данных и лицензии.  

• Подведение итогов предыдущего конкурса.  

• Объявление победителей: Мелкий, Алексей Иногамов, Кути Крома.  

• Призыв к подписке, лайкам и комментариям.  

• Анонс следующего конкурса.