کتابخانه transformer در پایتون آکادمی هوش مصنوعی اسمارترا

یکی از مهم‌ترین اهداف Hugging Face گسترش همکاری‌های بین‌المللی با دانشگاه‌ها، مؤسسات تحقیقاتی و شرکت‌های فعال در زمینه هوش مصنوعی است. این همکاری‌ها، نه‌تنها به به‌اشتراک‌گذاری دانش و منابع کمک می‌کنند، فرصت‌هایی را برای توسعه پروژه‌های مشترک فراهم می‌آورند که می‌توانند بر جامعه و صنعت تأثیر عمیقی بگذارند. با توجه به نیاز روزافزون به راه‌حل‌های نوآورانه در مواجهه با چالش‌های جهانی، همکاری‌های بین‌المللی می‌توانند راه را برای پیشرفت‌های بزرگ در هوش مصنوعی هموار کنند. به دنبال گسترش مجموعه مهارت های خود در یادگیری عمیق هستید؟ نحوه استفاده از ترانسفورماتور Hugging Face برای ساخت برنامه های کاربردی پردازش زبان طبیعی (NLP) را بیاموزید. در این دوره، مربی Kumaran Ponnambalam به شما نشان می دهد که چگونه با استفاده از ترانسفورماتورهای از پیش آموزش دیده از کتابخانه Hugging Face، به سرعت و به راحتی مدل بسازید.

برای جلوگیری از دوباره‌کاری باید بتوانیم مدل‌های از پیش تعلیم دیده را به اشتراک گذاشته و به کار ببریم. با استفاده از این داشبورد کاربران می‌توانند به‌راحتی از تمامی قابلیت‌ها و ابزارهایی که Hugging Face ارائه می‌کند بهره‌مند شوند و به‌طور مؤثر در پیشبرد پروژه‌های خود به کار بگیرند. بنابراین، پلتفرم Hugging Face نه‌تنها به عنوان یک ابزار تکنولوژیک، به‌عنوان یک جامعه تأثیرگذار در پیشبرد دانش و فناوری هوش مصنوعی در جهان شناخته می‌شود. هر کسی که می‌خواهد به‌سرعت و به‌سادگی با استفاده از مدل‌های متن‌باز، ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی را آغاز کند. V2 Maestros به آموزش علوم داده و داده های بزرگ با هزینه های مقرون به صرفه برای جهان اختصاص دارد. امیدواریم این مشکل را با ارائه آموزش باکیفیت با نرخ های مقرون به صرفه، با ایجاد استعدادهای علم داده در سراسر جهان، کاهش دهیم.

این قابلیت باعث افزایش سرعت و دقت تحقیقات و توسعه‌های مرتبط با هوش مصنوعی می‌شود. Hugging Face نه‌تنها به‌عنوان یک منبع برای ابزارها و داده‌ها شناخته می‌شود، یک اجتماع فعال از محققان، توسعه‌دهندگان و شرکت‌هایی را که در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی کار می‌کنند به هم متصل می‌کند. این پلتفرم فرصت‌هایی برای تبادل دانش، همکاری در پروژه‌های تحقیقاتی و به‌اشتراک‌گذاری پیشرفت‌ها فراهم می‌آورد. تعامل در این اجتماع به اشتراک‌گذاری راه‌حل‌ها، بهبود مدل‌ها و پیشبرد دانش و فناوری در زمینه هوش مصنوعی کمک می‌کند. کتابخانه Transformers یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین ابزارهای ارائه‌شده Hugging Face است که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا به‌راحتی با مدل‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) کار کنند.

بله، Hugging Face بخش‌های زیادی از امکانات خود را به‌صورت رایگان در اختیار عموم قرار می‌دهد، ازجمله دسترسی به مدل‌ها و دیتاست‌ها. بااین‌حال برای استفاده از برخی امکانات پیشرفته‌تر یا منابع محاسباتی بیشتر، ممکن است نیاز به اشتراک پرداختی باشد. دسترسی به مدل‌ها و وزن‌های آن‌ها برای همه به توسعه‌دهندگان طیف وسیع‌تری از فرصت‌ها برای نوآوری و خلق فراهم می‌کند. در این دوره، شما مدل‌های متن‌باز را از Hugging Face Hub انتخاب می‌کنید تا با ... مدل‌های طراحی‌شده برای موارد استفاده رایج NLP مانند پاسخ‌گویی به سؤال، خلاصه‌سازی متن، تولید متن، ترجمه و موارد دیگر را کاوش کنید.

نصب و استفاده از Hugging Face Transformers برای پردازش زبان طبیعی یک فرآیند ساده و کارآمد است که می‌تواند به شما در انجام پروژه‌های NLP کمک کند. با رعایت مراحل نصب و بهترین شیوه‌ها، می‌توانید از قدرت این کتابخانه بهره‌برداری کنید. به یاد داشته باشید که با استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده و بهینه‌سازی آن‌ها، می‌توانید به نتایج بهتری دست یابید. کتابخانه Transformers یک کتابخانه یادگیری ماشین است که توسط Hugging Face و جامعه کاربران نگهداری می‌شود. پلتفرم Hugging Face مزایای فراوانی را برای محققان، توسعه‌دهندگان و شرکت‌های فعال در زمینه هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

با استفاده از مدل‌هایی مانند GPT و BERT، توسعه‌دهندگان و محققان می‌توانند متونی را تولید کنند که از نظر ساختار و محتوا شبیه به متن‌های نوشته‌شده به‌دست انسان‌ها هستند. این تکنولوژی در زمینه‌هایی مانند خلاصه‌سازی متون، تولید محتوای خودکار و پاسخ به سوالات کاربرد فراوانی دارد. تیم SmartEra به منظور افزایش دانش مردم ایران در زمینه تکنولوژی هوش مصنوعی و همچنین ترویج فرهنگ و دانش استفاده از محصولات هوش مصنوعی، فعالیت‌های متنوعی را در دست اجرا دارد. این تیم با بهره‌گیری از تخصص و تجربه‌ی اعضای خود، برنامه‌های آموزشی جامعی را در قالب دوره‌های آنلاین و حضوری برگزار می‌کند. این کتابخانه هزاران مدل پیش‌ آموزش‌دیده را برای انجام وظایف مختلف در حوزه‌هایی مثل متن، تصویر و صوت فراهم می‌کند. این مدل‌ها به سادگی از طریق API سطح بالا با استفاده از تابع pipeline یا AutoModel برای کنترل بیشتر، قابل دسترسی و استفاده هستند.

در پایان، آینده پلتفرم Hugging Face و کاربرد آن در هوش مصنوعی پر از امکانات و چالش‌های جدید است. با توجه به پیشرفت‌های سریع در این حوزه، می‌توان انتظار داشت که Hugging Face به‌عنوان یک منبع ارزشمند و محرک برای نوآوری‌های بیشتر در آینده باقی بماند. برای کسانی که به دنبال فهم عمیق‌تر و بهره‌برداری از قدرت هوش مصنوعی هستند، Hugging Face می‌تواند شروعی برای سفری هیجان‌انگیز و پرثمر باشد. پلتفرم Hugging Face با توجه به رشد سریع و تأثیرگذاری چشمگیرش در عرصه هوش مصنوعی، آینده‌ای روشن و پر از فرصت را پیش رو دارد. تمرکز اصلی این پلتفرم روی تحقیقات پیشرفته و گسترش همکاری‌های بین‌المللی است تا بتواند نوآوری‌های بیشتری را در این حوزه به ارمغان آورد.

این پروژه‌ها شامل توسعه الگوریتم‌های جدید، بهینه‌سازی مدل‌های موجود برای افزایش دقت و کارایی و کشف راه‌های جدید برای کاربرد هوش مصنوعی در حل مشکلات واقعی هستند. با توجه به سرعت پیشرفت در این حوزه، Hugging Face می‌کوشد تا با پیشگام بودن در تحقیقات، نقش کلیدی در شکل‌دهی آینده هوش مصنوعی ایفا کند. یکی دیگر از چالش‌های کلیدی استفاده از پلتفرم Hugging Face نیاز به منابع محاسباتی قدرتمند است. برای آموزش مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی و پردازش داده‌های بزرگ به سخت‌افزارهای مخصوص و منابع محاسباتی گسترده‌ای نیاز است. این امر می‌تواند برای افراد، گروه‌های تحقیقاتی با بودجه محدود یا استارتاپ‌ها مانعی جدی به شمار آید. اگرچه Hugging Face راه‌حل‌ها و خدمات ابری را برای کاهش این بار مالی ارائه می‌کند، هزینه‌های مرتبط همچنان می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

در پیش‌بینی جمله بعدی، لیستی از جمله‌های جفت شده (با کلماتی که به طور تصادفی پنهان شده‌اند) به مدل داده می‌شوند و از مدل خواسته می‌شود پیش‌بینی کند که آیا جمله دوم در ادامه‌ جمله‌ اول قرار دارد یا خیر. برای سخت‌تر کردن مسئله، در نیمی از حالت‌ها دو جمله در متن اصلی به دنبال هم آمده‌، و در نیمی دیگر از دو متن متفاوت می‌آیند. می‌بینیم که برچسب‌ها از پیش اعداد صحیح هستند، بنابراین لازم نیست هیچ پیش‌پردازشی روی آنها انجام دهیم. برای این که بدانیم کدام مقدار عددی صحیح به کدام برچسب مربوط می‌شود، می‌توانیم features از ‌raw_train_dataset‌مان را بررسی کنیم. این وزن‌ها دانلود و در پوشه‌ای مخصوص انبار شده‌اند، تا اجرای تابع from_pretrained() در آینده مسبب دانلود دوباره‌اشان نباشد. این پوشه به صورت پیش‌فرض در آدرس ~/.cache/huggingface/transformers قرار دارد.

این دوره به بررسی عمیق مدل‌های ترنسفورمر، تکنیک‌های تنظیم دقیق، و تقطیر دانش با تمرکز ویژه بر انواع محبوب BERT مانند Phi2، LLAMA، T5، BERT، DistilBERT، MobileBERT و TinyBERT می‌پردازد. این دوره برای افرادی است که علاقه‌مند به کدنویسی خالص هستند و می‌خواهند به جای تمرکز بر مهندسی پرامپت، به تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بپردازند. این ابزارها می‌توانند در سیستم‌های پیشنهاددهی محصولات، محتوا و حتی در شبکه‌های اجتماعی مورد استفاده قرار گیرند تا تجربه کاربری بهتری را فراهم کنند. پلتفرم Hugging Face با ارائه ابزارها و API‌های خود، کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی ایجاد کرده است. حالا که می‌دانید چگونه مدل‌ها را ذخیره‌سازی و بارگذاری کنید، می‌توانیم آنها را برای پیش‌بینی به کار بگیریم. مدل‌های ترنسفورمر فقط می‌توانند اعداد را پردازش کنند؛ اعدادی که توکِنایزر تولید نموده است.

فایل pytorch_model.bin در واقع دیکشنری وضعیت‌ها است و حاوی تمام وزن‌های مدل شماست. این دو فایل به همراه هم کاربرد دارند؛ فایل تنظیمات برای دانستن معماری به کار رفته در مدل ضروری است و پارامترهای مدل هم که همان وزن‌های داخل فایل دوم هستند. پس از تکمیل فرم، برای تأیید حساب کاربری، به ایمیل خود مراجعه و روی لینک ارسالی کلیک کنید. این دوره برای کسانی طراحی شده است که به کدنویسی خالص علاقه مند هستند و می خواهند به جای تمرکز بر مهندسی سریع، LLM ها را تنظیم کنند. همانطور که می‌بینید، بخش‌هایی از ورودی که مربوط به [CLS] sentence1 [SEP] هستند اندیس نشان دهنده نوع توکِن آنها 0 و بخش‌هایی که مربوط به sentence2 [SEP] هستند اندیس نشان دهنده نوع توکِن‌شان 1 می‌باشد. بنابراین می‌بینیم که مدل انتظار دارد وقتی که دو جمله داریم ورودی‌ها به صورت [CLS] sentence1 [SEP] sentence2 [SEP] باشند.

هر یک از این‌ها شامل چندین ستون (label، sentence2، sentence1 و idx) و تعداد متغیری سطر که عناصر هر مجموعه را تشکیل می‌دهند می‌باشد. (بنابراین، ۳۶۶۸ جفت جمله در مجموعه training وجود دارد، ۴۰۸ تا در مجموعه validation و ۱۷۲۵ تا در مجموعه test). کلاس AutoModel را به کار خواهیم گرفت که برای ساختن مدل‌ها از نقطه‌های تعلیم مشخص، بسیار پرکاربرد است. کار با پلتفرم Hugging Face، از ثبت‌نام تا بهره‌برداری از ابزارها و منابعش، فرایندی ساده و کاربرپسند است. او دارای تجربه‌های گسترده‌ای در مدیریت پروژه‌ها و ارائه راه‌حل‌های امنیتی برای سازمان‌های بزرگ است. یونس در توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های امنیتی تخصص دارد و توانسته است در چندین پروژه موفق عمل کند.

این پلتفرم بر پایه اشتراک‌گذاری دانش و فناوری ساخته شده و با هدف تسهیل دسترسی به ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی و تقویت همکاری‌های علمی و تحقیقاتی در این زمینه ایجاد شده است. پلتفرم Hugging Face به‌عنوان یکی از پیشگامان در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین امکانات و فرصت‌های بی‌نظیری را برای پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و کاربران علاقه‌مند به این حوزه فراهم آورده است. از دسترسی آسان به مجموعه‌های داده گسترده و مدل‌های پیشرفته تا ابزارهای قدرتمند برای تسهیل توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی، Hugging Face توانسته است چشم‌انداز جدیدی را برای پیشرفت‌های آتی در این حوزه معرفی کند. بااین‌حال جامعه فعال و منابع آموزشی متنوع موجود در پلتفرم می‌توانند در غلبه بر این چالش‌ها کمک‌کننده باشند. کتابخانه Datasets یکی دیگر از ابزارهای قدرتمند Hugging Face است که دسترسی به مجموعه‌های داده‌ای عظیم و متنوع را فراهم می‌کند. محققان و توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از این کتابخانه به‌راحتی داده‌های موردنیاز خود را برای آموزش و تست مدل‌ها پیدا کرده و به کار گیرند.

Hugging Face تاریخچه‌ای جذاب دارد که به سال‌های اولیه تأسیس آن به‌عنوان یک استارت‌آپ در حوزه هوش مصنوعی بازمی‌گردد. این شرکت از همان ابتدا با هدف ارائه مدل‌های نوآورانه و قابل‌دسترس شروع به کار کرد و به‌سرعت توانست جایگاه برجسته‌ای در میان جامعه علمی و تجاری پیدا کند. با گذشت زمان، Hugging Face موفق به توسعه و عرضه مدل‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند BERT و GPT-3 شد که به‌طور قابل‌توجهی توانایی‌های ماشینی در درک و تولید زبان انسانی را متحول کرده‌اند. در سال های اخیر، Hugging Face تمرکز خود را بر روی بهبود دسترسی به داده‌ها و مجموعه داده‌های آموزشی بزرگ قرار داده است. این پلتفرم امکانات ویژه‌ای را برای پژوهشگران و توسعه‌دهندگان فراهم کرده است تا بتوانند به‌راحتی به داده‌های مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند و از آن‌ها برای آموزش مدل‌های خود استفاده کنند.

تابعی که مسئول کنار هم گذاشتن نمونه‌ها در یک بَتچ می‌باشد تابع ترکیب کننده خوانده می‌شود. از آنجایی که ورودی‌های ما هم‌طول نخواهند بود استفاده از این تابع برای ما امکان‌پذیر نیست. این دو مزیت، Hugging Face را به ابزاری قدرتمند و ارزشمند در اختیار توسعه‌دهندگان و محققان قرار می‌دهند، که امکان پیشرفت سریع‌تر و اثربخش‌تر در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی را فراهم می‌آورد. این پروسه به شما اجازه می‌دهد تا به منابع گسترده‌ای دسترسی پیدا کنید و امکان مشارکت در جامعه توسعه‌دهندگان را فراهم می‌آورد. بله، Hugging Face بسیاری از امکانات خود را به‌صورت رایگان ارائه می‌دهد، از جمله دسترسی به مدل‌ها و دیتاست‌ها. با این حال، برای استفاده از برخی قابلیت‌های پیشرفته‌تر یا منابع محاسباتی بیشتر، ممکن است نیاز به اشتراک پرداختی داشته باشید.

با استفاده از ابزار Hugging Face، T5 برای خلاصه‌سازی، نمونه‌های عملی را بیاموزید و با LLAMA مدل‌های چت سفارشی بسازید. یکی از اصلی‌ترین نگرانی‌ها در استفاده از پلتفرم‌های هوش مصنوعی، مسئله حفظ حریم خصوصی داده‌هاست. Hugging Face با رعایت استانداردهای بالای امنیتی، سعی در حفاظت از حریم خصوصی کاربران دارد. با این حال، کاربران باید نسبت به داده‌هایی که وارد سیستم می‌کنند و نحوه استفاده از آن‌ها آگاهی کامل داشته باشند و احتیاط لازم را رعایت کنند. با استفاده از مدل‌هایی مانند GPT و BERT، توسعه‌دهندگان و محققان می‌توانند متونی تولید کنند که از نظر ساختار و محتوا شباهت زیادی به متون نوشته‌شده توسط انسان دارند.

توجه داشته باشید که اگر نقطه تعلیم متفاوتی را انتخاب کنید، در ورودی‌ها لزوما token_type_ids نخواهید داشت (به عنوان مثال، اگر از یک DistilBERT استفاده کنید آنها بازگردانده نخواهند شد). آنها فقط زمانی بازگردانده می‌شوند که مدل می‌داند با آنها چکار کند، به این خاطر که آنها را در زمان پیش‌تعلیم دیده است. همان طور که قبلا دیدید، می‌توانیم کلاس BertModel را با کلاس معادل AutoModel جایگزین کنیم. از این پس همین کار را خواهیم کرد چون به این صورت کد وابسته به نقطه تعلیم خاصی نخواهد بود. اگر کد شما با یک نقطه تعلیم اجرا می‌شود، بدون تغییر با نقاط تعلیم دیگر هم اجرا خواهد شد. این حتی در مورد معماری‌های متفاوت هم صدق می‌کند، البته در صورتی که نقطه تعلیم متعلق به مسئله مشابهی(برای مثال تحلیل احساسات) باشد.

پیشرفت‌های اخیر این پلتفرم شامل توسعه و عرضه مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند BERT و GPT-3 می‌شود که تحولی عظیم در توانایی‌های ماشینی برای درک و تولید زبان انسانی ایجاد کرده‌اند. در دنیای امروز، پردازش زبان طبیعی (NLP) به یکی از مهم‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. با پیشرفت‌های اخیر در یادگیری عمیق، کتابخانه‌های متعددی برای تسهیل این فرآیند توسعه یافته‌اند. یکی از این کتابخانه‌ها، Hugging Face Transformers است که به دلیل سادگی و کارایی بالا، به سرعت در میان محققان و توسعه‌دهندگان محبوب شده است. در این راهنما، مراحل نصب و راه‌اندازی این کتابخانه را به تفصیل بررسی خواهیم کرد.

کوماران نکاتی را برای سفارشی‌سازی مدل‌ها با یادگیری انتقال به شما ارائه می‌دهد تا نیازهای موارد استفاده خاص را برآورده کند—بهبود عملکرد شما و کاهش هزینه‌های شما در طول مسیر. دانش خود را برای شناسایی و غلبه بر چالش های رایج مدل سازی برای اطمینان از استقرار موفق و بدون خطا توسعه دهید. در پایان این دوره، زمانی که شروع به بکارگیری مهارت های جدید خود در محل کار می کنید، آماده خواهید بود که به بهترین شیوه ها و استانداردهای صنعتی پایبند باشید. Marc Sun یک متخصص برجسته در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی باسابقه تحصیلی قوی و تجربه کاری متنوع است. پلتفرم Hugging Face، با تمام ابزارهای قدرتمند و منابع بی‌نظیرش، همچنان با چالش‌ها و محدودیت‌هایی روبرو است که کاربران باید از آن‌ها آگاه باشند.

برای ثبت‌نام در پلتفرم Hugging Face، به وب‌سایت رسمی آن‌ها مراجعه کنید و با واردکردن اطلاعات لازم، یک حساب کاربری ایجاد کنید. پس از ایجاد حساب، می‌توانید به داشبورد کاربری خود دسترسی داشته باشید و از امکانات مختلف پلتفرم، از جمله مدل‌ها، دیتاست‌ها و ابزارهای توسعه، بهره‌مند شوید. هاب تنها شامل مدل‌ها نمی‌باشد؛ بلکه شامل دیتاسِت‌های متعدد در بسیاری از زبان‌های مختلف می‌باشد. شما می‌توانید دیتاسِت‌ها را در این لینک جستجو کنید و پیشنهاد می‌کنیم پس از اتمام این بخش یک دیتاسِت جدید را دریافت و پردازش کنید (بخش مستندات عمومی را در اینجا مشاهده کنید). این یکی از ۱۰ دیتاسِت GLUE benchmark است که یک محک تهیه شده در محیط دانشگاهی جهت اندازه گیری کارکرد مدل‌های یادگیری ماشینی در ۱۰ مسئله دسته‌بندی متن مختلف می‌باشد.

ماریا علاقه‌مند به یادگیری مداوم در حوزه‌های مرتبط با داده است و از به اشتراک‌گذاری دانش خود با جامعه لذت می‌برد. او در طول سال‌ها، سخنرانی‌هایی در کنفرانس‌های برجسته‌ای مانند JavaZone، PyData، PyCon Canada، AnacondaCON، DataconLA، Devoxx و ConFoo ارائه داده است. آخرین کاری که باید انجام دهیم این است که هنگامی که عناصر را با هم در یک بَتچ قرار می‌دهیم، طول همه عناصر را به اندازه بلندترین عنصر برسانیم - تکنیکی که ما به آن هم‌طول‌سازی پویا می‌گوییم. این دستور دیتاسِت را دانلود و به صورت پیش‌فرض در پوشه‌ ~/.cache/huggingface/dataset انبار می‌کند. از فصل ۲ به یاد داشته باشید که می‌توانید پوشه‌ انبار کردن‌تان را با تنظیم متغیر محیطی HF_HOME به دلخواه تغییر دهید. همانطور که می‌بینید یک شیء DatasetDict بدست می‌آوریم که شامل مجموعه training، مجموعه validation و مجموعه test می‌باشد.

این کتابخانه به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به‌راحتی با مدل‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) کار کنند. این کتابخانه شامل صدها مدل آموزش‌دیده است که می‌توانند در پروژه‌های متنوعی مورد استفاده قرار گیرند؛ از تحلیل احساسات و ترجمه زبان تا پاسخ به سوالات و تشخیص موجودیت‌ها در متون. این پلتفرم با ارائه ابزارهای پیشرفته و منابع آموزشی جامع، به کاربران امکان می‌دهد تا با سرعت بیشتری نوآوری کرده و به دستاوردهای قابل‌توجهی دست یابند. علاوه‌براین، Hugging Face با ایجاد یک اکوسیستم همکاری، فرصتی برای تبادل دانش و تجربیات بین محققان و توسعه‌دهندگان از سراسر جهان فراهم می‌کند. پلتفرم Hugging Face ابزارها و کتابخانه‌های قدرتمندی مانند Transformers را فراهم می‌کند که توسعه و آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی و سایر انواع مدل‌های هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند.

در این بخش، به دو مورد از مهم‌ترین این مزایا یعنی دسترسی به منابع جامع و ایجاد فرصت‌های همکاری و تبادل دانش خواهیم پرداخت. پلتفرم Hugging Face مجموعه‌ای از ابزارها و API‌های قدرتمند را برای تسهیل تحقیق‌وتوسعه در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی ارائه می‌کند. این ابزارها به کاربران امکان می‌دهند تا به‌سرعت و با کمترین زحمت به نوآوری‌ها و پیشرفت‌های چشمگیری دست یابند. با این ابزارها و API‌های پیشرفته، Hugging Face به یکی از پیشگامان حوزه هوش مصنوعی تبدیل شده است و همچنان به تسهیل دسترسی به فناوری‌های پیشرفته و تسریع در تحقیقات و توسعه‌های این حوزه ادامه می‌دهد. یکی از کاربردهای مهم پلتفرم Hugging Face در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) است. از تشخیص گفتار و تبدیل متن به گفتار تا تشخیص نام‌ها و موجودیت‌ها در متون، تمامی این موارد با استفاده از ابزارها و مدل‌های ارائه‌شده توسط این پلتفرم قابل‌انجام هستند.

ولی ابتدا باید نگاهی نزدیک‌تر به توکِنایزرهایی که ورودی‌های قابل فهم مدل‌های ترنسفورمر را می‌سازند، بیاندازیم. توکِنایزرها می‌توانند ورودی‌ها را به تِنسورهای مخصوص هر فریمورک تبدیل کنند ولی برای آنکه درست متوجه آنچه اتفاق می‌افتد شویم، نگاهی کوتاه به کارهایی که باید قبل از فرستادن ورودی‌ها به مدل انجام شود می‌اندازیم. دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن علم داده، توانایی تحلیل داده‌ یا بازاریابی مبتنی بر داده شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. فارغ از رشته‌ و پیش‌زمینه‌ تحصیلی یا شغلی، می‌توانید یادگیری این دانش را از همین امروز شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته آن را بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید. پلتفرم Hugging Face با ارائه ابزارها و API‌های خود، کاربردهای فراوانی در زمینه‌های مختلف فراهم می‌آورد.

این ویژگی Hugging Face را به یک منبع ارزشمند و حیاتی برای تسریع در پیشرفت پروژه‌های تحقیقاتی و تجاری در زمینه هوش مصنوعی تبدیل کرده است. یکی از ویژگی‌های برجسته Hugging Face، فراهم‌آوری دسترسی به یک کتابخانه وسیع از مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) است. این پلتفرم شامل مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، داده‌های آموزشی و ابزارهای تحلیلی متنوعی است که می‌توانند در پروژه‌های تحقیقاتی و توسعه‌ای مختلف به کار گرفته شوند. این منابع ارزشمند به کاربران امکان می‌دهند تا با صرف زمان و منابع کمتر، به نتایج بهتری دست یابند و پروژه‌های خود را به‌طور موثرتری پیش ببرند. یکی از بارزترین ویژگی‌های Hugging Face ارائه دسترسی آسان به یک کتابخانه گسترده از مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP)، است. این پلتفرم منابعی شامل مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده، داده‌های آموزشی و ابزارهای تحلیلی را فراهم می‌آورد که می‌توانند در پروژه‌های مختلف تحقیقاتی و توسعه‌ای استفاده شوند.