HuggingFace¶
Wprowadzenie¶
HuggingFace to platforma społecznościowa/hub AI mająca na celu demokratyzację i rozwój społeczności skoncentrowanej wokół AI. Oprócz samgo aspektu społecznościowego, na ekosystem HuggingFace składa się wiele bibliotek umożliwiających stosowanie udostępnianych zasobów. Platforma HuggingFace daje dostęp do obszernych zbiorów modeli oraz zestawów danych treningowych.
Dostępność¶
Biblioteki z ekosystemu HuggingFace są dostępne dla języka Python, w większości zapewniają integrację z frameworkami Pytorch, Lightning, JAX oraz Tensorflow. Dostępne za pośrednictwem HuggingFace modele mogą zostać użyte na platformach sprzętowych z układami CPU, GPU oraz TPU. Instalacja bibliotek jest możliwa poprzez popularne menadżery pakietów dla języka Python takie jak pip czy conda. Instrukcje dotyczące instalacji bibliotek można znaleźć na stronie projektu.
Szczegóły¶
HuggingFace to ekosystem składający się z wielu komponentów. Na szczególną uwagę zasługuje biblioteka Transformers, która oferuje zaimplementowane (i często pretrenowane) najnowsze modele m.in. do przetwarzania języka naturalnego, tzw. transformery. Ze względu na znaczne rozmiary tego typu modeli oraz brak dostępu do danych treningowych, z których korzystali ich autorzy, biblioteka ta znacznie ułatwia korzystanie z tego rodzaju rozwiązań.
Inną wartą uwagi biblioteką od HuggingFace jest Datasets. Dostarcza ona użytkownikom dostęp do zbiorów danych przygotowanych do wykorzystania w uczeniu maszynowym. W przeciwieństwie do zbiorów danych oferowanych przez frameworki jak Tensorflow i Pytorch, zbiory od HuggingFace są agnostyczne pod względem formatu i można ich używać w dowolnym wspieranym frameworku.
Informacje o wydaniu¶
Biblioteki HuggingFace są rozwijane niezależnie i nie posiadają wspólnego wersjonowania. Są one regularnie aktualizowane - nowe wersje pojawiają się każdego miesiąca.