随笔分类 - AI
摘要：了解 Interface 类 在这一节中，我们将更详细地了解 Interface 类，并理解创建 Interface 时使用的主要参数的含义和设置方法。 如何创建 Interface 你会注意到 Interface 类有 3 个必需参数： Interface(fn, inputs, outputs,
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摘要：构建你的第一个演示 让我们从安装 Gradio 开始吧！与安装其他 Python 包一样，只需运行： pip install gradio Gradio 支持所有常见的平台，无论是从你最喜欢的 Python IDE、Jupyter notebook 还是 Google Colab 🤯！ 所以无论你
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摘要：Gradio 简介 在本章中，我们将学习如何为你的机器学习模型构建交互式的演示。 首先，为什么要为你的机器学习模型构建演示？ 机器学习开发人员可以轻松地向包括非技术团队或客户在内的广大受众展示他们的工作 研究人员更轻松地重现机器学习模型和效果 质量测试人员或最终用户更容易发现和调试模型的故障点 不同
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摘要：第 2 部分完成！ 恭喜，你已经完成了课程的第二部分！你现在应该能够处理一系列 NLP 任务，并对它们进行微调或预训练模型。不要忘记在 Model Hub 和社区分享你的结果。 我们迫不及待地想看到你利用所学知识创造出什么样的作品！
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摘要：如何写一个好问题 当你在使用 Hugging Face 库时遇到了不正常的情况，你应该及时告诉我们，这样我们才能修复它（对于任何开源库都是一样）。如果你不确定 bug 是在你自己的代码中还是在我们的库中，首先可以在 论坛 进行搜索。论坛中的帖子有可能会帮助你找出问题所在，同时Hugging Face
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摘要：在论坛上寻求帮助 Hugging Face 论坛 是从开源团队和更广泛的 Hugging Face 社区获得帮助的好地方。以下是论坛某一天的主页面： 在左侧，你可以看到各种主题分组的所有类别，而右侧显示了最新的主题。一个主题包含标题、类别和描述；它与我们在 第五章 中创建自己的数据集时看到的 Git
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摘要：出现错误时该怎么办 在本节中，我们将研究当你尝试从新调整的 Transformer 模型生成预测时可能发生的一些常见错误。本节为将 第四节 做准备，在那一节中探索如何调试训练阶段本身。 我们为这一节准备了一个 模板仓库 ，如果你想运行本章中的代码，首先需要将模型复制到自己的 Hugging Face
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摘要：介绍 现在，你已经知道如何使用🤗 Transformers 处理最常见的 NLP 任务，可以开始调试自己的项目了！在本章中我们将探讨可能遇到的问题以及解决方法。你将学习如何成功调试代码和训练，以及在无法自行解决问题时如何向社区寻求帮助。如果你发现了 Hugging Face 库中的一个 bug，我
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摘要：精通自然语言处理 如果你在课程中做到了这一步，恭喜你——你现在拥有了用 🤗 Transformers 和 Hugging Face 生态系统解决（几乎）任何 NLP 任务所需的所有知识和工具！ 我们见过很多不同的数据整理器，所以我们制作了这个小视频来帮助你找到每个任务使用哪一个： 在完成核心 NL
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摘要：抽取式问答问答 现在我们来看看问答这个任务！这个任务有很多种类型，但我们在本节将要关注的是称为 抽取式（extractive） 问题回答的形式。会有一些问题和文档，其中答案就在文档段落之内。 我们将使用 SQuAD 数据集 微调一个 BERT 模型，其中包括群众工作者对一组维基百科文章提出的问题。以
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摘要：从头开始训练因果语言模型 到目前为止，我们主要使用预训练模型，并通过复用预训练的权重，然后使用新的数据对它们进行微调，以适应新的应用场景。正如我们在 第一章 中看到的，这通常称为 迁移学习（transfer learning） ，对于大多数标注数据稀缺的应用场景，它是一种将 Transformer
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