pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple face_recognition 竟然成功弄了。进入测试: import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() 大功告成。
speech_recognizer = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h") AutoTokenizer 是用来做文本预处理。将文本变成单词(tokens)。 要注意的是:使用和模型一样的tokenization方法。 from transformers import AutoTokenizer model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sent...
另外一种比较好的方法是直接从Model Hub上选择翻译模型做为model参数设置,如下所示: fromtransformersimportpipelinetranslator=pipeline("translation",model="Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en")translator("Ce cours est produit par Hugging Face.")[{'translation_text':'This course is produced by Hugging Face....
model_name_or_path = "harshit345/xlsr-wav2vec-speech-emotion-recognition" config = AutoConfig.from_pretrained(model_name_or_path) feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained(model_name_or_path) sampling_rate = feature_extractor.sampling_rate model = Wav2Vec2ForSpeechClassificatio...
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face 推理终端 能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话人分割,或用于投机解码的辅助
本文讨论了如何使用 Hugging Face 推理终端搭建模块化的 “ASR + 说话人分割 + 投机解码”工作流。该方案使用了模块化的设计,使用户可以根据需要轻松配置并调整流水线,并轻松地将其部署至推理终端!更幸运的是,我们能够基于社区提供的优秀公开模型及工具实现我们的方案: ...
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face 推理终端 能够让你开箱即用地轻松...
1.Hub:在Hugging Face Hub上托管基于Git的模型、数据集和空间。 2.Transformers:Pytorch、TensorFlow和JAX的最新ML。 3.Datasets:访问和共享CV、Audio和NLP任务的数据集。 4.Tokenizers:快速tokenizers,针对研究和生产进行了优化。 5.Gradio:用几行Python构建机器学习演示和其它Web应用程序。
我们是一间「Distributed Company」，默认情况下，我们的工作地点都是「Remote」实习生工作地点视具体情况而定，如果导师有地点的偏好，我们会在职位列表中注明申请人需要具备一个 Hugging Face 的账号我们有很多开放性和完全远程的社会招聘机会，欢迎在我们的工作职位网站查看更多: hf.co/jobs我们相信英文和网络探索能力...
2. Hugging Face 🤗 对比搜索演示 目前,🤗 transformers 的PyTorch 和 TensorFlow 后端均支持对比搜索。你可以在 该Colab notebook 中根据不同的后端选择相应的部分来探索该方法,文章顶部也有该 notebook 链接。我们还构建了这个不错的 演示应用,用它可以直观地比较对比搜索与其他流行的解码方法 (例如波束搜索、to...