Публикации по теме 'hugging-face'
Обнимающее лицо — Классификация табличных данных с использованием AutoTrain
Построение модели классификации для прогнозирования диабета
В моей предыдущей статье об AutoTrain я показал вам, как использовать AutoTrain для создания модели классификации изображений для распознавания фруктов:
Hugging Face — создание моделей ИИ без кода Используйте Hugging Face AutoTrain для обучения современных моделей задачам НЛП и компьютерного зрения levelup.gitconnected .com
В этой статье я покажу вам, как использовать..
Graphcore и Hugging Face запускают новую линейку трансформеров с поддержкой IPU
Graphcore и Hugging Face значительно расширили спектр модальностей и задач, доступных в Hugging Face Optimum, библиотеке с открытым исходным кодом для оптимизации производительности.
Graphcore и Hugging Face значительно расширили спектр модальностей и задач, доступных в Hugging Face Optimum, библиотеке с открытым исходным кодом для оптимизации производительности. Разработчики теперь имеют удобный доступ к широкому спектру готовых моделей Hugging Face Transformer, оптимизированных для..
Запуск Falcon на процессоре с Hugging Face Pipelines
Запуск Falcon на процессоре с Hugging Face Pipelines
Узнайте, как выполнять логические выводы с помощью 7-миллиардного и 40-миллиардного Falcon на процессоре Xeon 4-го поколения с конвейерами Hugging Face.
Легко предположить, что единственный способ, которым мы можем выполнять логические выводы с помощью LLM, состоящих из миллиардов параметров, — это использование графического процессора. Хотя графические процессоры действительно обеспечивают значительное ускорение по сравнению с..
Начало работы с IPU в Paperspace
Пошаговое техническое руководство о том, как начать работу с IPU Graphcore в Paperspace на примере нашего преобразователя зрения HuggingFace Optimum.
Paperspace — это ведущая в отрасли платформа MLOP, специализирующаяся на высокопроизводительных вычислениях по запросу. Благодаря новому партнерству с Graphcore любой пользователь Paperspace теперь может быстро получить доступ к технологии Intelligent Processing Unit (IPU) за считанные секунды в веб-браузере через Gradient Notebooks,..
Создание генератора подсказок кода с открытым исходным кодом с помощью StarCoder
ЧАСТЬ 1: Понимание и использование API-интерфейса Hugging Face Inference
ПРЕДПОСЫЛКИ: Основы Python
В обширной вселенной кодирования восходит новая звезда под названием StarCoder. В этой статье мы рассмотрим эту новую технологию и продемонстрируем, как с ее помощью легко преобразовывать языковые подсказки в функциональный код.
StarCoder и StarCoderBase — это большие языковые модели для кода (Code LLM), разработанные на основе разрешительно лицензированных данных, полученных из..
Интерпретируемость модели — «Заставьте вашу модель признаться: карты заметности»
Как интерпретировать модели НЛП с помощью карт значимости: пример с трансформерами.
Введение в тему интерпретируемости см.:
Интерпретируемость модели. Заставьте вашу модель признаться: ценности Шепли В предыдущем посте я писал о том, почему проверка справедливости модели является такой важной задачей. Теперь давайте посмотрим, как вы можете начать… santiagof.medium.com
Введение
Стабильная диффузия с использованием бумажной реализации 🤗 Hugging Face — DiffEdit
Реализация DIFFEDIT: СЕМАНТИЧЕСКОЕ РЕДАКТИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ДИФФУЗИИ С НАПРАВЛЕНИЕМ МАСКИ с использованием 🤗 библиотеки диффузоров обнимающего лица .
В этом посте я собираюсь реализовать недавнюю статью, подготовленную исследователями из Meta AI и Университета Сорбонны под названием DIFFEDIT . Этот блог будет иметь больше смысла для людей, которые либо знакомы с процессом стабильной диффузии, либо читают после двух других блогов, которые я написал о стабильной диффузии -..
