Objev sílu Hugging Face, oblíbené AI platformy vývojářů a datových vědců. Prozkoumej předtrénované modely, získej přístup k datasetům a nastav pracovní postupy pro spuštění svých AI řešení.

Úvod do Hugging Face

Proč stavět s Hugging Face?

Prozkoumej modely na Hubu!

Spouštění modelů z Hugging Face

Vytvoření pipeline pro generování textu

Inference providers

Datasety na Hugging Face

Prozkoumej datasety na Hubu!

Načítání datových sad

Manipulace s datasetem

Začínáme s Hugging Face

Nauč se vytvářet AI pipeline s Hugging Face. Zvládni klasifikaci textu, shrnutí obsahu i extrakci poznatků z dokumentů – a získej nástroje pro řešení reálných problémů napříč odvětvími.

Klasifikace textu

Gramatická správnost

Question Natural Language Inference

Dynamické přiřazování kategorií

Sumarizace textu

Shrnutí dlouhého textu

Úprava délky shrnutí

Auto Models a Tokenizery

Možnosti

Pipelines

Auto Classes

Kdy použít AutoModels a AutoTokenizers?

Tokenizace textu pomocí AutoTokenizer

Použití AutoClasses

Document Q&A

Sumarizace

Otázky a odpovědi

Jaký úkol se hodí pro daný scénář?

Extrakce textu pomocí PyPDF

Sestavení pipeline pro Q&A

Gratulujeme!

Tvorba pipeline s Hugging Face

imdb_test.arrow

imdb_train.arrow

common_language.arrow

english.arrow

Hugging Face je klíčová platforma pro přístup k funkcím strojového učení a AI. V tomto kurzu prozkoumáš Hugging Face Hub a najdeš modely a datasety nejvhodnější pro tvoje úkoly. Využiješ Hugging Face API k prohledávání repozitáře modelů podle úlohy, autora nebo popularity. Naučíš se pracovat s pipeline, základním stavebním prvkem Hugging Face, a provádět celou řadu AI úloh pomocí jednoduchého a intuitivního zápisu. Zjistíš, jak klasifikovat text do kategorií, vytvářet výstižné a přesné shrnutí a dokonce vést rozhovor s dokumentem. Připoj se k AI revoluci a začni s Hugging Face ještě dnes!

Videa obsahují živé přepisy, které si zobrazíš kliknutím na „Show transcript" v levém dolním rohu.
Glosář kurzu najdeš vpravo v sekci se zdroji.
Pro získání kreditů CPE musíš kurz dokončit a dosáhnout skóre alespoň 70 % v závěrečném hodnocení. K hodnocení se dostaneš kliknutím na upozornění na kredity CPE vpravo.

<h2>Začněte budovat AI s Hugging Face</h2>V dnešním rychle se vyvíjejícím prostředí strojového učení (ML) a umělé inteligence (AI) je Hugging Face klíčovou platformou, která umožňuje komukoli využívat nejnovější modely, datové sady a funkce ve svých projektech.<br><br><h2>Prozkoumejte Hugging Face Hub</h2>Nejprve se budete pohybovat v rozsáhlém repozitáři modelů a datových sad Hugging Face Hub. Budete načítat, používat a ukládat modely z Hugging Face a stahovat a upravovat datové sady pro trénování modelů.<br><br><h2>Vytvářejte pipeline pro textové aplikace</h2>Využívejte předtrénované modely dostupné na Hugging Face pro úlohy klasifikace textu, jako je gramatická správnost a dynamické přiřazování kategorií; shrnujte dlouhé pasáže textu pomocí extraktivních i abstraktivních modelů pro shrnování a dokonce začněte vést konverzace s dokumenty!<br><br>Na konci kurzu budete vybaveni znalostmi a dovednostmi potřebnými k efektivnímu řešení široké škály textových úloh ML a AI pomocí Hugging Face.

Introduction to Functions in Python

Prozkoumejte a využijte rozsáhlou sbírku modelů a dat na Hugging Face Hub.

Working with Hugging Face

Procházejte a využívejte rozsáhlé úložiště modelů a datasetů dostupných na Hugging Face Hub.

Asociovaný AI inženýr pro datové vědce

Asociovaný AI inženýr pro vývojáře

Vývoj aplikací s umělou inteligencí

Základy Hugging Face

Potřebuji rychlý způsob, jak klasifikovat zákaznické recenze jako pozitivní nebo negativní

Úloha spočívá v jednoduché sumarizaci textu zpravodajských článků

Chci rychle porovnat více modelů pro úlohy generování textu

Náš model zákaznické podpory by měl častěji upřednostňovat kategorii „Urgent"

Úloha vyžaduje tokenizaci finančních zpráv s přidáním vlastních tokenů pro pojmy jako „EBITDA" nebo „ROI"

Kdy použít AutoModels a AutoTokenizers?

Working with Hugging Face

Interaktivní praktické cvičení