Hugging Face モデルの探索

Hugging Face で学ぶマルチモーダルモデル

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

講師の紹介

Sean Benson

スイスの CERN にある大型ハドロン衝突型加速器（LHC）の元素粒子物理学者
現在は Amsterdam University Medical Center の応用AI 研究者

Sean Benson の写真。

対象モダリティ

テキスト、画像、音声、動画アプリの例。

¹ 画像クレジット: OpenAI 生成

Hugging Face

Hugging Face のモデルページ（モデルカード情報）のスクリーンショット

100万以上のモデル
25万以上のデータセット

Hub API

モデルとデータセットへプログラムからアクセス

pip install huggingface_hub[cli]

アカウントのモデルにアクセスするにはログイン:

>>> huggingface-cli login

ライブラリ、モデル、データセットは事前インストール済み

モデル検索

Hugging Face API: モデルとデータセットへプログラムからアクセス

from huggingface_hub import HfApi
api = HfApi()

models = api.list_models()

task: "image-classification"、"text-to-image" など
sort: 例 "likes" または "downloads"
limit: 取得上限
tags: モデルの関連情報

モデル検索

models = api.list_models(

    task="text-to-image",

    author="CompVis",

    tags="diffusers:StableDiffusionPipeline",

    sort="downloads"

)

top_model = list(models)[0]
print(top_model)

ModelInfo(id='CompVis/stable-diffusion-v1-4', private=False, downloads=1097285, 
          likes=6718, library_name='diffusers', ...

API からモデルを利用

top_model_id = top_model.id
print(top_model_id)

CompVis/stable-diffusion-v1-4

DNT_CURLLY_TAG_2

from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(top_model_id)

利用可能なタスク

Web ページでドキュメント化
JSON でも提供: https://huggingface.co/api/tasks

import json
from urllib.request import urlopen
url = "https://huggingface.co/api/tasks"

with urlopen(url) as url:
    tasks = json.load(url)
print(tasks.keys())

dict_keys(['any-to-any',
'audio-classification',
'audio-to-audio', ...'])

¹ https://huggingface.co/tasks ² https://huggingface.co/api/tasks

¡Vamos a practicar!

Hugging Face で学ぶマルチモーダルモデル