Arbeiten mit Hugging Face

Beginne deine Reise mit der Hugging Face Plattform, indem du verstehst, was Hugging Face ist und welche Anwendungsfälle es gibt. Dann erfährst du mehr über den Hugging Face Hub, die verfügbaren Modelle und Datensätze, die Suche nach ihnen, die Navigation durch das Modell oder den Datensatz, die Karten und den Download. Zum Schluss lernst du die wichtigsten Komponenten von Transformatoren und LLMs kennen.

Es ist an der Zeit, in das Hugging Face Ökosystem einzutauchen! Du beginnst damit, die Grundlagen des Pipeline-Moduls und der Auto-Klassen aus der Transformatoren-Bibliothek zu lernen. Dann lernst du auf hohem Niveau, was natürliche Sprachverarbeitung und Tokenisierung ist. Schließlich wirst du das Pipeline-Modul für verschiedene textbasierte Aufgaben verwenden, darunter auch für die Textklassifizierung.

In diesem Kapitel wendest du Pipeline-Methoden auf neue Aufgaben mit Bild- und Audiodaten an. Insbesondere lernst du, wie du diese Arten von Daten verarbeiten kannst, um dich auf Aufgaben wie Klassifizierung, Frage- und Antwortschreiben und automatische Spracherkennung vorzubereiten.

Erkunde die verschiedenen Frameworks für Feinabstimmung, Texterstellung und Einbettung. Beginne mit den Grundlagen der Feinabstimmung eines vortrainierten Modells auf einem bestimmten Datensatz und einer bestimmten Aufgabe, um die Leistung zu verbessern. Verwende dann Auto-Klassen, um den Text aus Aufforderungen und Bildern zu erstellen. Zum Schluss erfährst du, wie du Einbettungen erstellen und verwenden kannst.