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トラック概要
Hugging Faceの基礎
今日、世界最大のAIコミュニティに参加して、Hugging FaceでAIの構築を学びましょう!このスキルトラックでは、Hugging Faceチームとの協力で構築された内容を通じて、Hugging Faceのモデルとデータセットにアクセスしてファインチューニングする方法を学び、Hugging FaceのsmolagentsフレームワークでAIエージェントを構築します。
Hugging Face Hubとtransformersライブラリに慣れることから始め、LLMのダウンロードと推論を行います。 要約、分類、文書の質問応答などの自然言語タスクに、これらのモデルを使用します。
また、これらのモデルを自分のユースケース向けにファインチューニングする方法にも慣れ、カスタムデータセットを使ってモデルのパラメータを調整し、パフォーマンスを向上させられるようになります。
テキストアプリケーションだけに限定されることもありません!コンピュータービジョンモデル、音声モデル、さらには動画生成モデルまで扱います!これらのドメインのいくつかをつなげて、画像テキストから画像、画像テキストからテキストのようなマルチモーダルワークフローを作成することもできます。
ついに、AIエージェントが話題の中心となり、Hugging Faceには独自のAIエージェントフレームワーク、smolagentsがあります!smolagentsは、コードを書いて実行することでアクションを実行するコーディングエージェントを構築するための、使いやすいフレームワークです。
AIビルダーとしての旅を今日始めましょう!
Hugging Face Hubとtransformersライブラリに慣れることから始め、LLMのダウンロードと推論を行います。 要約、分類、文書の質問応答などの自然言語タスクに、これらのモデルを使用します。
また、これらのモデルを自分のユースケース向けにファインチューニングする方法にも慣れ、カスタムデータセットを使ってモデルのパラメータを調整し、パフォーマンスを向上させられるようになります。
テキストアプリケーションだけに限定されることもありません!コンピュータービジョンモデル、音声モデル、さらには動画生成モデルまで扱います!これらのドメインのいくつかをつなげて、画像テキストから画像、画像テキストからテキストのようなマルチモーダルワークフローを作成することもできます。
ついに、AIエージェントが話題の中心となり、Hugging Faceには独自のAIエージェントフレームワーク、smolagentsがあります!smolagentsは、コードを書いて実行することでアクションを実行するコーディングエージェントを構築するための、使いやすいフレームワークです。
AIビルダーとしての旅を今日始めましょう!
前提条件
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