Lernpfad
Grundlagen von Hugging Face
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Zusätzliches Lernen verfügbar
Weitere Infos zum Training mit Hugging Face findest du auf der offiziellen Hugging Face-Website!
Beschreibung des Lernpfades
Grundlagen von Hugging Face
Du fängst damit an, dich mit dem Hugging Face Hub und der Transformers-Bibliothek vertraut zu machen, um LLMs runterzuladen und Inferenz damit durchzuführen. Du wirst diese Modelle für Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprache wie Zusammenfassungen, Klassifizierungen und das Beantworten von Fragen zu Dokumenten nutzen.
Du lernst auch, wie du diese Modelle für deine eigenen Anwendungsfälle anpassen kannst, indem du mit benutzerdefinierten Datensätzen arbeitest, um die Parameter des Modells zu ändern und die Leistung zu verbessern.
Du bist auch nicht auf Textanwendungen beschränkt! Du wirst mit Computervisionsmodellen, Audiomodellen und sogar Videogenerierungsmodellen arbeiten! Du kannst auch einige dieser Bereiche miteinander verbinden, um multimodale Arbeitsabläufe wie Bild-Text zu Bild und Bild-Text zu Text zu erstellen.
Endlich sind KI-Agenten in aller Munde, und Hugging Face hat sein eigenes KI-Agenten-Framework: smolagents! smolagents ist ein einfach zu bedienendes Framework zum Erstellen von Codierungsagenten, die Aktionen durch das Schreiben und Ausführen von Code ausführen.
Starte noch heute deine Reise als KI-Entwickler!
Voraussetzungen
Es gibt keine Voraussetzungen für diesen TrackCourse
Navigiere und nutze den umfangreichen Bestand an Modellen und Datensätzen im Hugging Face Hub.
Course
Erfahre alles über LLMs und die revolutionäre Transformatorarchitektur, auf der sie basieren!
Course
Combine text, images, audio, and video with the latest AI models from Hugging Face, and generate new images and videos!
Project
Classify food images using Hugging Face models, automatically recognizing and categorizing food items.
Course
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
abgeschlossen
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