Свързани публикации 'hugging-face'


„Текст към цвят“ от нулата с CLIP, PyTorch и пространства за прегръщане на лица
Въведение Това е втора част от поредица за използване на CLIP от нулата за оценка и манипулиране на изображения чрез сравняването им с текстови подкани. Част първа можете да намерите тук : Използване на CLIP и Gradio за оценка на сходството между текстови подкани и диапазони от цветове Изучаване на основите на работа с предварително обучени модели на CLIP и библиотеката на CLIP Python heartbeat .comet.ml В последната публикация..
Алгоритми за фина настройка на изображение към текст с LORA
Прост бележник за фина настройка на алгоритми за преобразуване на изображение в текст с помощта на LORA Целта на тази статия е да покрие прост пример за тетрадка как да приложите LORA за фина настройка на изображение към текст алгоритми. Бележникът ще бъде разработен с помощта на библиотеките Hugging Face и Peft . Да се ​​потопим! 1. Какво е LORA? В областта на големите езикови модели предизвикателството за фина настройка отдавна обърква изследователите. Microsoft обаче..
Проучване на набори от данни за прегръщащи се лица
Достъп до големи готови набори от данни за следващия ви НЛП проект Най-важната част от всеки проект за машинно обучение са данните, с които работите. Независимо от алгоритъма или модела, с който работите, истинската точност идва от количеството И качеството на данните. Обичам да работя с НЛП проекти в свободното си време, но понякога може да е трудно да получа достъп до големи набори от данни. Може да отнеме много време за изстъргване, натрупване и след това почистване на тези..
LLM Benchmarks: Как можем да кажем, че LLaMa-2 е най-добрият?
Когато един от по-големите играчи в сферата на изкуствения интелект пусне нов голям езиков модел, вълна от вълнение се вълнува в света на технологиите, особено ако се окаже, че е най-добрият. Но как да разберем, че новият LLM е най-добрият? Е, винаги можем да зададем някои въпроси на модела и да попитаме себе си (или някои от нашите приятели) дали ни харесват отговорите му повече, но... аз може да го харесам, а моят приятел Андрю може да го намрази. И би било напълно субективно...
Генерирайте Text2Human чрез Hugging Face 🤗
Генериране на човешки изображения с помощта на текст Тази библиотека на питон Text2Human генерира изображение на човек, като предоставя само текстово описание за пола и дрехите. Спецификации на проекта Необработени данни DeepFashion-MultiModal P повторно обработен набор от данни Предварително обучени модели Изпробвайте уеб демонстрация Необработен набор от данни
Използване на Transformers Hugging Face — Автоматично разпознаване на реч (ASR) с Poetry и Python
В един все по-движим от технологиите свят, автоматичното разпознаване на реч се превърна в жизненоважен инструмент в широка гама от приложения, от виртуални асистенти като Siri и Alexa до транскрипции на разговори и видео субтитри. Автоматичното разпознаване на реч използва алгоритми и модели за дълбоко обучение, за да транскрибира човешка реч в текст. Тези модели са обучени с големи масиви от речеви данни, за да се научат как да идентифицират модели и характеристики на човешката реч и да..
Първи стъпки с MongoDB Atlas за семантично търсене
Представяме най-новата функция MongoDB Atlas Vector Search Първи стъпки с MongoDB Atlas за семантично търсене Бърз урок за разширено търсене с MongoDB & Hugging Face На 22 юни MongoDB стартира Atlas Vector Search в режим на предварителен преглед.