Complimenti!

Lavorare con Hugging Face

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

Capitolo 1

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  • 🌐 Hugging Face Hub: piattaforma per trovare modelli e dataset di IA

Logo Hugging Face

Lavorare con Hugging Face

Capitolo 2

Pipeline di Hugging Face

Lavorare con Hugging Face

Classificazione del testo

  • 📊 Analisi del sentiment: capisci le emozioni dei clienti

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  • 📝 Controlli grammaticali: individua errori nel testo

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  • 🔓 Assegnazione categorie: classifica richieste con punteggi

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pipeline(task="text-classification")

Analisi del sentiment

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.97}]
Lavorare con Hugging Face

Riassunto di testo

Esempio di riassunto di testo

  • 🔧 Pipeline: specifica pipeline(task="summarization")
  • 📜 Lunghezza output: regola con min_new_tokens e max_new_tokens
Lavorare con Hugging Face

Q&A su documenti

Trovare una risposta dal documento

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  • 📄 Elaborazione PDF: usa .pages e .extract_text() di pypdf per estrarre testo

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  • ❓ Pipeline Q&A: specifica pipeline(task="question-answering")
Lavorare con Hugging Face

AutoModel e Tokenizer

Più controllo e personalizzazione

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Complimenti e grazie!

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