Познакомьтесь с возможностями Hugging Face — ведущей платформы ИИ для разработчиков и специалистов по данным. Изучите предобученные модели, получите доступ к наборам данных и настройте рабочие процессы для создания собственных решений на основе ИИ.

Введение в Hugging Face

Зачем использовать Hugging Face?

Изучаем модели на Hub!

Запуск моделей Hugging Face

Построение пайплайна для генерации текста

Провайдеры инференса

Наборы данных Hugging Face

Изучаем наборы данных на Hub!

Загрузка наборов данных

Работа с наборами данных

Начало работы с Hugging Face

Научитесь создавать пайплайны ИИ с помощью Hugging Face. Освойте классификацию текста, создание кратких изложений и извлечение информации из документов — всё это поможет вам решать реальные задачи в самых разных областях.

Классификация текста

Грамматическая правильность

Логический вывод на основе вопроса

Динамическое назначение категорий

Суммаризация текста

Суммаризация длинного текста

Настройка длины резюме

Авто-модели и токенизаторы

Когда использовать AutoModels и AutoTokenizers?

Токенизация текста с помощью AutoTokenizer

Использование AutoClasses

Вопросы и ответы по документу

Какая задача подходит для этого сценария?

Извлечение текста с помощью PyPDF

Создание пайплайна для ответов на вопросы

Поздравляем!

Создание пайплайнов с Hugging Face

imdb_test.arrow

imdb_train.arrow

common_language.arrow

english.arrow

Hugging Face — ключевая платформа для доступа к функциям машинного обучения и искусственного интеллекта. В этом курсе вы познакомитесь с Hugging Face Hub, научитесь выбирать наиболее подходящие модели и наборы данных для своих задач. Вы будете использовать API Hugging Face для поиска моделей в репозитории по задаче, автору или популярности. Вы освоите пайплайны — один из ключевых компонентов Hugging Face — и научитесь решать самые разные задачи ИИ с помощью простого и интуитивно понятного синтаксиса. Вы узнаете, как классифицировать текст по категориям, создавать точные и содержательные краткие изложения, а также вести диалог с документами. Начните изучать Hugging Face и сделайте шаг навстречу современному ИИ!

Видео содержат интерактивные субтитры — их можно открыть, нажав «Show transcript» в левом нижнем углу.
Глоссарий курса доступен в разделе ресурсов справа.
Для получения кредитов CPE необходимо пройти курс и набрать не менее 70% на итоговом тестировании. Перейти к тестированию можно, нажав на соответствующий элемент справа.

<h2>Начните создавать ИИ с Hugging Face</h2>В условиях стремительно развивающегося мира машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) Hugging Face выделяется как важнейшая платформа, позволяющая каждому использовать в своих проектах новейшие модели, наборы данных и функциональные возможности.<br><br><h2>Изучите Hugging Face Hub</h2>Для начала вы познакомитесь с обширным репозиторием моделей и наборов данных Hugging Face Hub. Вы будете загружать, использовать и сохранять модели из Hugging Face, а также скачивать и обрабатывать наборы данных для обучения моделей.<br><br><h2>Создавайте конвейеры для текстовых приложений</h2>Используйте предварительно обученные модели, доступные на Hugging Face, для задач классификации текста, таких как проверка грамматической корректности и динамическое присвоение категорий; суммируйте длинные текстовые фрагменты с помощью как экстрактивных, так и абстрактивных моделей суммаризации и даже начните вести диалог с документами!<br><br>По завершении курса вы будете обладать знаниями и навыками, необходимыми для эффективного решения широкого спектра задач ML и AI на основе текста с использованием Hugging Face.

Introduction to Functions in Python

Используйте обширный репозиторий моделей и данных на Hugging Face Hub.

Работа с Hugging Face

Навигация и использование обширного репозитория моделей и наборов данных, доступных на Hugging Face Hub.

Ассоциированный AI-инженер для специалистов по данным

Ассоциированный AI-инженер для разработчиков

Разработка приложений ИИ

Основы Hugging Face

Изучаем наборы данных на Hub!

Работа с Hugging Face

Практическое интерактивное упражнение