Descoperă puterea platformei Hugging Face, resursa de referință în AI pentru dezvoltatori și oamenii de știință specializați în date. Explorează modele pre-antrenate, accesează seturi de date și configurează fluxuri de lucru pentru a lansa soluții bazate pe AI.

Introducere în Hugging Face

De ce să construiești cu Hugging Face?

Explorăm modele pe Hub!

Rularea modelelor Hugging Face

Construirea unui pipeline de generare de text

Furnizori de inferență

Seturi de date Hugging Face

Explorează seturi de date pe Hub!

Încărcarea seturilor de date

Manipularea seturilor de date

Primii pași cu Hugging Face

Învață să construiești pipeline-uri AI cu Hugging Face. Stăpânește clasificarea textului, rezumarea conținutului și extragerea de informații din documente – abilități esențiale pentru provocările reale din diverse industrii.

Clasificarea textului

Corectitudinea gramaticală

Inferența limbajului natural pe bază de întrebări

Atribuirea dinamică a categoriilor

Rezumarea textului

Rezumarea textelor lungi

Ajustarea lungimii rezumatului

Auto Models și Tokenizatori

Când să folosești AutoModels și AutoTokenizers?

Tokenizarea textului cu AutoTokenizer

Utilizarea AutoClasses

Întrebări și răspunsuri despre documente

Ce sarcină se potrivește acestui scenariu?

Extragerea textului cu PyPDF

Construirea unui pipeline de Q&A

Felicitări!

Construirea pipeline-urilor cu Hugging Face

imdb_test.arrow

imdb_train.arrow

common_language.arrow

english.arrow

Hugging Face este o platformă esențială pentru accesarea funcționalităților de machine learning și inteligență artificială. În acest curs, vei explora Hugging Face Hub pentru a găsi cele mai potrivite modele și seturi de date pentru sarcinile tale. Vei folosi API-ul Hugging Face pentru a căuta în repertoriul de modele după sarcină, autor sau popularitate. Vei utiliza pipeline-uri – o componentă fundamentală a Hugging Face – pentru a realiza o gamă largă de sarcini AI printr-o sintaxă simplă și intuitivă. Vei învăța să clasifici text în categorii, să generezi rezumate clare și precise și chiar să poți purta conversații cu documente. Alătură-te revoluției AI și descoperă Hugging Face astăzi!

Videourile conțin transcrieri live pe care le poți afișa apăsând „Show transcript" în colțul din stânga jos al fiecărui video.
Glosarul cursului se găsește în dreapta, în secțiunea de resurse.
Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de cel puțin 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea apăsând pe notificarea CPE credits din dreapta.

<h2>Începe să construiești AI cu Hugging Face</h2>În peisajul de astăzi, aflat într-o evoluție rapidă, al învățării automate (ML) și al inteligenței artificiale (AI), Hugging Face se remarcă drept o platformă esențială, permițând oricui să valorifice cele mai noi modele, seturi de date și funcționalități în proiectele sale.<br><br><h2>Explorează Hugging Face Hub</h2>Pentru început, vei naviga prin vastul depozit de modele și seturi de date al Hugging Face Hub. Vei încărca, folosi și salva modele de pe Hugging Face și vei descărca și manipula seturi de date pentru antrenarea modelelor.<br><br><h2>Construiește pipeline-uri pentru aplicații text</h2>Folosește modele pre-antrenate disponibile pe Hugging Face pentru sarcini de clasificare a textului, precum corectitudinea gramaticală și atribuirea dinamică a categoriilor; rezumă pasaje lungi de text folosind atât modele de rezumare extractivă, cât și abstractive, și chiar începe să porți conversații cu documentele!<br><br>La finalul cursului, vei fi echipat cu cunoștințele și abilitățile necesare pentru a aborda eficient o gamă largă de sarcini ML și AI bazate pe text folosind Hugging Face.

Introduction to Functions in Python

Explorează și utilizează modelele și seturile de date disponibile pe Hugging Face Hub.

Lucrul cu Hugging Face

Navighează și folosește vasta bibliotecă de modele și seturi de date disponibile pe Hugging Face Hub.

Inginer AI asociat pentru oamenii de știință ai datelor

Inginer AI asociat pentru dezvoltatori

Dezvoltarea aplicațiilor AI

Fundamentele Hugging Face

from huggingface_hub import InferenceClient

client = InferenceClient(
    provider="together",
    api_key=os.environ["HF_TOKEN"],
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What is the capital of Belgium?"
        }
    ],
)

Furnizori de inferență

Lucrul cu Hugging Face

Exercițiu interactiv practic