第二章 Hugging Face简介

第2章 Hugging Face简介

2.1 Hugging Face核心功能介绍

  • 模型、数据集存储库:Hugging Face Hub,主要用于托管模型和数据集,并详细描述模型名称、分类标签、模型的开源协议、arXiv.org的论文引用等。
  • 模型卡片:包括模型用途、制作模型的背景、模型的详细介绍、引用论文、使用说明、推理API等。
  • 推理API:文字形式的输入输出、上传图片和调用游览器获取麦克风实时音频。
  • Space应用:提供创建和部署机器学习应用的功能。

2.2 Hugging Face开源库

  • Transformers:下载和训练SOTA的预训练模型,支持PyTorch、TensorFlow和JAX。
  • Datasets:使用代码方法,轻松加载各种数据集。
  • Diffusers:扩散模型工具箱,使用各种噪声调度器,调节模型推理过程中的生成速度和质量。
  • Accelerate:支持在任何类型的设备上运行原本PyTorch训练脚本。
  • Optimum:Transformers扩展,性能优化工具。
  • timm:深度学习库,包含图像模型、优化器、调度器以及训练/验证脚本等。

2.3 Gradio工具介绍

Gradio用于构建机器学习和数据科学演示以及Web应用,能够通过浏览器拖放图片、粘贴文本、录制声音并进行演示互动。

python 复制代码
import gradio as gr

def greet(name):
    return "Hello " + name + "!"

demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")

demo.launch()
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