Gratulacje!

Praca z Hugging Face

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

Rozdział 1

$$

  • 🌐 Hugging Face Hub: Platforma do odkrywania modeli i zbiorów danych AI

Logo Hugging Face

Praca z Hugging Face

Rozdział 2

Potoki Hugging Face

Praca z Hugging Face

Klasyfikacja tekstu

  • 📊 Analiza sentymentu: Rozumienie emocji klientów

$$

  • 📝 Sprawdzanie gramatyki: Wykrywanie błędów w tekście

$$

  • 🔓 Przypisywanie kategorii: Klasyfikowanie żądań z wynikami

$$

pipeline(task="text-classification")

Analiza sentymentu

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.97}]
Praca z Hugging Face

Streszczanie tekstu

Przykład streszczania tekstu

  • 🔧 Potok: Określ pipeline(task="summarization")
  • 📜 Długość wyjścia: Dostosuj za pomocą min_new_tokens i max_new_tokens
Praca z Hugging Face

Pytania i odpowiedzi na dokumentach

Znajdowanie odpowiedzi w dokumencie

$$

$$

  • 📄 Przetwarzanie PDF: Użyj .pages i .extract_text() z pypdf, aby wyodrębnić tekst

$$

  • ❓ Potok Q&A: Określ pipeline(task="question-answering")
Praca z Hugging Face

Modele Auto i tokenizatory

Większa kontrola i personalizacja

Praca z Hugging Face

Gratulacje i podziękowania!

Praca z Hugging Face

Preparing Video For Download...