Публикации по теме 'hugging-face'


Прививка-или-не-Зинди-НЛП-вызов
Статья: Мавулом Хаган Электронная почта: [email protected] Создание приложения для анализа настроений с использованием градиента и функции обнимания лица В этой статье я поделюсь подробностями проекта, в котором была разработана модель машинного обучения для оценки того, является ли пост в Твиттере, связанный с прививками от Covid, положительным, нейтральным или отрицательным, а затем создано веб-приложение для анализа настроений с помощью Gradio и Hugging. Лицо. Что такое анализ..
Настройка и развертывание Huggingface Transformers с помощью Vertex AI  —  Часть 3 Запустите распределенную настройку и…
Настройка и развертывание Huggingface Transformers с помощью Vertex AI — часть 3. Запуск распределенной настройки, обучения и обслуживания Введение Я считаю, что документацию Google очень сложно понять, особенно когда речь идет о Vertex AI. Мне потребовалось несколько дней, чтобы создать задание по настройке гиперпараметров, получить наилучшие параметры и обучиться с этими значениями. Итак, я решил написать средний пост об этом. Это долгий путь, и поэтому это будет серия статей...
Создавайте реакции Auto Emoji на твиты Илона Маска с помощью MindsDB
Отправка смайликов всегда была любимым коротким сообщением поколения Z и миллениалов. Смайлики стали универсальным языком Интернета, позволяя нам общаться и выражать себя быстро и просто. Но придумать правильный смайлик для твита и уловить эмоциональную составляющую твита иногда бывает непросто, а с широким распространением микроблогов в Твиттере объем твитов может быть огромным. Например, рассмотрим случай с активностью Илона Маска в Твиттере; он публикует около 20 твитов в день...
Как обучить классификатор изображений с настраиваемым преобразователем зрения (ViT), чтобы помочь эндоскопистам менее чем за 5 минут
Информация: Код доступен в репозитории HugsVision Автор : Янис Лабрак, стажер-исследователь - Машинное обучение в здравоохранении @ Zenidoc и Laboratoire Informatique d’Avignon Наша цель - обучить модель классификатора изображений, основанную на архитектуре трансформатора , чтобы помочь эндоскопистам автоматизировать обнаружение различных анатомических ориентиров, фатологических результатов или эндоскопических процедур в желудочно-кишечном тракте. Я расскажу о следующем..
Первое использование и тонкая настройка структуры BERT для классификации
Начало путешествия по языковой стране Мой интерес к области НЛП начался, когда я решил участвовать в одном из продолжающихся соревнований по определению того, является ли данный твит о какой-либо катастрофе или нет. У меня не было никакого опыта в области языковой обработки, и после нескольких поисков в Интернете я узнал о некоторой предварительной обработке текста данных, такой как токенизация и лемматизация , с использованием TfidfTransformer и TfidfVectorizer для извлечения..
Языковой перевод с помощью Hugging Face и Python в 3 строки кода
Научитесь выполнять языковой перевод с помощью библиотеки трансформеров из Hugging Face всего за 3 строки кода на Python. Библиотека трансформеры предоставляет тысячи предварительно обученных моделей для выполнения таких задач над текстами, как классификация, извлечение информации, ответы на вопросы, обобщение, перевод, генерация текста и многое другое на более чем 100 языках. Его цель — сделать передовые НЛП более простыми в использовании для всех. Во-первых, давайте..
Работа с моделями Flux.jl в Hugging Face Hub 🤗
В этой статье подробно рассказывается о том, как сохранить модель в Flux.jl (100% пакет машинного обучения Julia), а затем загрузить или получить ее из Hugging Face Hub. Для тех, кто не знает, что такое Hugging Face (HF), это как GitHub, но для моделей машинного обучения. Давайте рассмотрим, как вы можете использовать ваш любимый пакет Julia ML для работы с HF 🤗! Если вы никогда раньше не использовали Flux.jl, вы можете найти инструкции по установке здесь:..