Descubra o poder da Hugging Face, a plataforma de IA ideal para desenvolvedores e cientistas de dados. Explore modelos pré-treinados, acesse conjuntos de dados e configure fluxos de trabalho para lançar suas soluções baseadas em IA.

Introdução ao Hugging Face

Por que construir com o Hugging Face?

Modelos de listagem no Hugging Face Hub

Trabalhando com modelos do Hugging Face Hub

Navegando no hub Hugging Face

Criação de um pipeline de geração de texto

Salvando e recarregando modelos do Hugging Face

Conjuntos de dados de Hugging Face

Inspeção de conjuntos de dados

Carregando conjuntos de dados

Manipulação de conjuntos de dados

Como começar a usar o Hugging Face

Aprenda a criar pipelines de IA com o Hugging Face. Domine a classificação de textos, resuma o conteúdo e extraia insights de documentos, equipando você para enfrentar os desafios do mundo real em todos os setores.

Classificação de texto

Correção gramatical

Pergunta Inferência de linguagem natural

Atribuição dinâmica de categorias

Resumo de texto

Resumir um texto longo

Usando min_length e max_length

Modelos automáticos e tokenizadores

Opções

Pipelines

Classes de automóveis

Quando você deve usar AutoModels e AutoTokenizers?

Tokenização de texto com o AutoTokenizer

Usando AutoClasses

Perguntas e respostas sobre documentos

Resumo

Resposta a perguntas

Que tarefa se encaixa nesse cenário?

Extração de texto com o PyPDF

Criação de um pipeline de Q&A

Parabéns!

Criando pipelines com Hugging Face

english.arrow

imdb_train.arrow

imdb_test.arrow

common_language.arrow

O Hugging Face é uma plataforma vital para que você acesse a funcionalidade de machine learning e IA. Neste curso, você explorará o Hugging Face Hub para obter os modelos e conjuntos de dados mais apropriados para suas tarefas. Você utilizará a API da Hugging Face para pesquisar o repositório de modelos por tarefa, autor ou popularidade. Você usará pipelines, um componente fundamental do Hugging Face, para executar uma série de tarefas de IA usando uma sintaxe simples e intuitiva. Você aprenderá a classificar o texto em categorias, gerar resumos impactantes e precisos e até mesmo conversar com documentos. Junte-se à revolução da IA e saiba mais sobre o Hugging Face hoje mesmo!

<h2>Comece a criar IA com o Hugging Face</h2>No cenário atual de rápida evolução do machine learning (ML) e da inteligência artificial (IA), a Hugging Face se destaca como uma plataforma vital, permitindo que qualquer pessoa aproveite os modelos, conjuntos de dados e funcionalidades mais recentes em seus projetos.<br><br><h2>Explore o hub Hugging Face</h2>Para começar, você navegará pelo vasto repositório de modelos e conjuntos de dados do Hugging Face Hub. Você carregará, usará e salvará modelos do Hugging Face, além de fazer download e manipular conjuntos de dados para treinamento de modelos.<br><br><h2>Criar pipelines para aplicativos de texto</h2>Utilize modelos pré-treinados disponíveis no Hugging Face para tarefas de classificação de texto, como correção gramatical e atribuição de categoria dinâmica; resuma longas passagens de texto usando modelos de sumarização extrativos e abstratos e até mesmo comece a conversar com documentos!<br><br>Ao final do curso, você estará equipado com o conhecimento e as habilidades para lidar com uma ampla gama de tarefas de ML e IA baseadas em texto usando o Hugging Face de forma eficaz.

Introduction to Functions in Python

Navegue e use o vasto repositório de modelos e conjuntos de dados no Hugging Face Hub.

Trabalhando com o Hugging Face

Navegue e use o extenso repositório de modelos e conjuntos de dados disponíveis no Hugging Face Hub.

Engenheiro associado de IA para cientistas de dados

Engenheiro associado de IA para desenvolvedores

Desenvolvimento de aplicativos de IA

Preciso de uma maneira rápida de classificar as avaliações dos clientes como positivas ou negativas

A tarefa é um resumo de texto simples para artigos de notícias

Quero comparar rapidamente vários modelos para tarefas de geração de texto

Nosso modelo de suporte ao cliente deve priorizar a categoria "Urgente" com mais frequência

A tarefa requer a tokenização de relatórios financeiros, adicionando tokens personalizados para termos como "EBITDA" ou "ROI".

Quando você deve usar AutoModels e AutoTokenizers?

Trabalhando com o Hugging Face

Exercício interativo prático