做公众号的网站有哪些,网站建设论文,wordpress站标,上海如何优化网站1. Hugging Face是什么#xff1a;
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Hugging Face大模型时代的“github”很多人有个这样的认知但是我觉得不完全准确他们相似的地方在于资源丰富github有各种各样的软件代码和示例但是它不是系统的没有经过规划管理Hugging Face不一样它是有系统的有更聚焦的主题规划和主线。
我尝试这样去理解它希望会更加贴切
如果大模型是一盘盘精致的菜肴那么Hugging Face就是一个设备和食材丰富的中央厨房走进去挑选趁手的锅碗瓢盆和食材就可以做菜里面还有预制菜利用它的资源很容易就能做出所需要的菜肴 。
大模型是菜肴Hugging Face就是设备食材都齐全的中央厨房 。
2. Hugging Face有哪些东西
对于做大模型相关的人来说Hugging Face就是个宝藏库里面超多好用的东西但是想要快速理解对初学者有实际价值的主要是三大块 Hugging Face hub 镜像云资源池里面有各种大模型和数据集可以直接API下载调用只要知道每个大模型能干什么就可以即拿即用 。 Transformers : 大模型工具集一系列的API用来加载模型数据前后处理数据处理模型训练模型量化模型fine-tune等功能。 Hugging Face Spaces云计算资源可免费托管你自己的应用或者大模型提供远程界面验证和演示。
2.1 Hugging Face Hub
https://huggingface.co/
Hugging Face Hub就是一个池子里面有丰富的资源主要的就是模型和数据。有超过1万个预训练模型以及对应的数据详细如下
The Hugging Face Hub is a platform with over 120k models, 20k datasets, and 50k demos in which people can easily collaborate in their ML workflows. The Hub works as a central place where anyone can share, explore, discover, and experiment with open-source Machine Learning.
2.1.1 模型
模型是分类的有计算机视觉相关的NLP多模态语音表格处理强化学习等等资源非常丰富详细分类如下 计算机视觉
深度估计图片分类物体检测图片分割文生图图生文图生图图生视频 等等。 NLP 多模态
虚拟问答图生文文档问答等 Audio
文字生成语音自动语音识别语音转语音语音分类等 表格处理
表格的分类和表格表示 强化学习
强化学习和机器人相关 其他 2.1.2 数据
数据的分类和模型的一模一样基本上模型有的数据也配套有。
2.2 Transformers 工具集
首先它是一个Python 库 。
这个库能直接加载支持的多种模型和数据它跟hub里面的资源是无缝连接可以利用它进行模型的训练fine-tune量化前后处理以及运行等要用大模型做测试验证或者做产品它提供全面的工具集API接口。
如果要开始coding基于hugging face平台Transformers是首先要熟悉和了解的资源库。 2.3 Hugging Face Spaces
https://huggingface.co/spaces
Spaces本质是一个算力平台从价值体现来看它是一个大模型的展示台Hugging Face提供的开放平台可以运行跑你自己的应用可以和github联动提交后自动构建提供便利的web ui交互方式让开发自己的大模型应用变得非常直观和简单 。
大模型是菜肴但是好不好吃合不合口味你不知道Spaces提供一个免费厨房根据你的菜谱自动做给你吃让你尝一尝同时也能开源其他人想吃也可以直接在Spaces里直接尝。
一个非常便利的好处就是你开源了一个工程其他开发者想要快速直观地看一下效果Spaces能提供给你这个平台但是天下没有免费的午餐免费的空间是有限制的要更强的服务需要收费。
比如如下腾讯托管的一个开源项目https://github.com/TencentARC/InstantMesh它是一个提供2D图片给你生成3D的多维度的效果在Spaces上有免费的示例可以测试验证左边输入一张图片会生成右边多个维度的图片以及3D的图片还有很多其他的LLM模型都有托管工程可以测试 。 以上的比喻和分层均根据自己理解整理事实上huggingface是个很强大的公司里面有比以上描述更多的功能有详细的文档社群等需要了解和学习的很多大模型时代有这样的工具平台是各位开发者的一大幸事。
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