Публикации по теме 'hugging-face'


Раскрытие силы обнимания лица в качестве новичка, День -1
Hugging Face стала революционной платформой, которая предоставляет исследователям и разработчикам мощные инструменты и предварительно обученные модели для выполнения различных задач. Сегодня мы увидим, как мы можем использовать предварительно обученную модель обнимающего лица для проведения сентиментального анализа. Сентиментальный анализ включает в себя определение настроения или эмоционального тона данного фрагмента текста. Понимание анализа настроений: Анализ настроений — это..
Встраивание конвейеров для генеративного ИИ
Встраивание конвейеров для генеративного ИИ Чтобы пропустить слова и сразу перейти к коду ознакомьтесь с блокнотом Jupyter, который вы можете настроить . ChatGPT и другие чат-боты с генеративным искусственным интеллектом потрясающие, они могут писать сообщения в блогах, электронные письма, исправлять ошибки, документировать код и, как было показано, выполнять такие задачи, как планирование поездок, на основе подсказок на естественном языке. Несмотря на все возможности, они не..
Взгляд в будущее:
Как BLIP 2 революционизирует бесплатные подписи к изображениям О чем этот BLIP? Нас постоянно окружает множество разновидностей медиа, не последним из которых являются изображения. BLIP2 — это модель, которая отвечает на вопросы об изображениях. Применение Важно иметь удобный и простой пользовательский опыт. В этом продукте он точно есть! Чтобы использовать его, предоставьте изображение, а затем задайте вопрос об этом изображении. Blip-2 также может снабжать изображения..
Тонкая настройка моделей НЛП с обнимающим лицом
Перенос обучения с TensorFlow Автор Тигран Аветисян Это Часть 2 нашей СЕРИИ из 3 ЧАСТЕЙ об объятиях лица. См. часть 1 здесь . Содержание Зачем точно настраивать предварительно обученные модели обнимающихся лиц на языковых задачах Точная настройка моделей НЛП с обнимающим лицом Шаг 1 — Подготовка наших данных, модели и токенизатора Шаг 2 — Предварительная обработка данных Шаг 3 — Настройка гиперпараметров модели Шаг 4 — Обучение, проверка и тестирование..
Использование CLIP и Gradio для оценки сходства между текстовыми подсказками и диапазонами цветов
Изучение основ работы с предварительно обученными моделями CLIP и библиотекой CLIP Python. Блокнот Колаб: Google Colaboratory Изменить описание colab.research.google.com Пространство для объятий лица: Clip Rgb Interpolation — пространство обнимающего лица от miccull Откройте для себя удивительные приложения машинного обучения, созданные сообществом huggingface.co вступление..
Получите ценную корпоративную информацию из 10-тысячного отчета за 5 простых шагов с плотным поиском отрывков
В этой статье мы собираемся помочь менеджеру по продажам Филу извлечь полезные знания из pdf-файлов корпоративного годового отчета с помощью глубокого обучения (мы используем поиск с плотным проходом (DPR) и экстрактивные ответы на вопросы (eQA)). Оглавление Настройка : подход менеджера по продажам к холодным звонкам Начнем с конца : взгляд на окончательный результат Внедрение инструмента для автоматического извлечения информации из 10 000 годовых отчетов за 5 шагов...
Использование LLM для анализа финансовых новостей в режиме реального времени на Python
Используйте модели Bytewax и Hugging Face для анализа новостей в режиме реального времени из новостного API Alpaca. Для тех, кто хочет погрузиться в код, вы можете найти Jupyter Notebook здесь . Эффективный анализ новостей имеет решающее значение для понимания мира, особенно когда речь идет о финансовых рынках. Возможность быстро выявлять важные события, такие как взлом крупной корпорации и компрометация конфиденциальных данных клиентов, позволяет быстро реагировать и либо..