这里,我们也亲自试用了一下,例如在论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》的 arXiv 摘要界面,在 Demos 选项卡下有 7 个相关的开源 Demos,用户可以点击相应的链接进入。 Hugging Face Spaces 是 Hugging Face 于 2021 年 10 月推出...
Hugging Face 是一家从事人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的技术公司,它提供了一个平台,用户可以在这个平台上协作和共享模型、数据集和完整的应用程序。 尽管Hugging Face 采取了包括恶意软件、pickle 和机密扫描在内的安全措施,并...
刚才上述介绍的都是单一工具,如果大家以这个谋生或者发展兴趣,需要做 Webui UI 这个开源工具,很多人在 Hugging Face 上去部署。提供了很多功能,这只是阉割版本,有些插件没有安装,但是可以做 text 2 image. 给他 prompt,甚至 negative prompt,很多参数可以选择,随后生成了山水画。局部编辑,指示他在某个位置画飞机,...
hugging face小例子 下面是一个关于使用Hugging Face的文本生成模型的简单例子: python from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer #加载预训练模型和tokenizer model_name = 'gpt2' model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name) tokenizer =GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name) #输入...
ColBERT(from Stanford) - A fast and accurate retrieval model, enabling scalable BERT-based search over large text collections in tens of milliseconds. Cloud makes your life easy! Amazon SageMaker- Making it easier than ever to train Hugging Face Transformer models in Amazon SageMaker. ...
在本节中,我们微调一个预训练的Marian模型,实现从英文到法文的翻译(Hugging Face的很多雇员大多使用这两种语言)。数据集为KDE4 dataset,该数据集来自于KDE apps。该模型已经在大型法语和英文语料库上进行了预训练,该语料库为Opus dataset,该数据集包含KDE4数据集。尽管我们的模型已经海量数据集上进行了预训练,但是我...
教你5分钟内使用Hugging Face和 Gradio 构建 AI 聊天机器人 推荐:使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次编辑的3D应用场景 1. 创建新空间 转到hf.co并创建一个免费帐户。之后,单击右上角的显示图像,然后选择“新空间”选项。 在表单中填写应用程序名称、许可证、空间硬件和可见性。
总之,本博客提供了一个快速简便的教程,介绍如何在短短 5 分钟内使用 Hugging Face 和 Gradio 创建 AI 聊天机器人。通过分步说明和可自定义的选项,任何人都可以轻松创建他们的聊天机器人。 这很有趣,我希望你学到了一些东西。请在评论部分分享您的Gradio演示。如果您正在寻找更简单的解决方案,请查看OpenChat:在几...
Hugging Face 知势榜科技互联网领域影响力答主 简介ControlNet这个神经网络模型使得用户可以通过施加额外条件,细粒度地控制扩散模型的生成过程。这一技术最初由Adding Conditional Control to Text-to-Im… 阅读全文 大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 - 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及...
在本课程中,你将学习到: 当前3D 机器学习的总体情况 近期发展的重要性 如何自己动手制作生成式 3D 演示 课程当前有4个短视频。由Hugging Face 机器学习工程师 Dylan Ebert 制作和讲解。如果你有任何问题🙋或者想要参与其他关于 3D 的内容和工作,欢迎联系我们!