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AI原來離我們那麼近... |
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簡單說Hugging Face是人工智慧開源平台，開發者發表和共享預訓練模型、資料庫和示範檔案等。Hugging Face共享超過10萬個預訓練模型，上萬資料庫，包括微軟、Google、彭博、英特爾等各行業上萬機構都有使用Hugging Face。
我們都知道最近火紅的OpenAI公開的ChatGPT非常熱門， 但在開發者服務方面， OpenAI正在搭起人工智慧的圍牆， 僅允許滿足條件的企業或個人進入， 而「Hugging Face」希望每個人都能做出生成式AI的模型， 有點像是Github的概念， 讓整個資訊科技可以快速推進。
巨頭努力築起AI的圍牆的戰場之下， 「Hugging Face」有點像強力的民兵， 擁抱開放， 讓一般的平民老百姓也有機會接觸到高深的AI技術， 不再讓這些尖端技術掌握在巨頭手中， 因此也吸引了不少的擁護者， 其實一開始的「Hugging Face」是針對年輕人開發的聊天機器人， 且技術基於NLP(自然語言處理)， Transformer模型的出現瞬間成為自然語言領域最受開發者關注的模型，也讓Hugging Face一炮而紅。
「Hugging Face」以賦能為出發點讓整個AI社群發揚光大， 因此只要在其中獲得1％的變現就能夠撐起一間公司， 類似於elastic、mongodb…等。
相信只要是開發者都知道Github是一個儲存程式碼的倉庫， 但AI模型呢？ 總要有個地方集中控管吧！
如果有興趣的朋友請至這裡參考參考: https://huggingface.co/docs/hub/index
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我們可以發現到除了模型以外， 資料集、靜態網頁空間、報告空間..， 非常的豐富， 讓我們可以將開發好的專案完整的放置Hub之上， 透過學習交流的方式加快人工智慧的進程。
使用Hugging Face務必要了解最重要的三大元件， 基本上各種任務的模型(語音辨識、影像分類、NLP…)， 都是離不開這三大元件的，
顧名思義就是為了處理各種Transformer模型而開發的元件，
我們都知道NLP的世界裡， 文字的最小的單位就是詞， 而要將文字化成詞的關鍵就是斷詞， Tokenizers就是扮演著這個角色， 提供了不同的策略也支援前處理、後處理。
我們都知道AI訓練的重要養分來源就是資料集， 而Datasets元件就是扮演著如何將資料集管理好的角色， 並提供豐富的API(隨機分類、切割、整合pandas)， 讓我們更容易的處理資料。
最佳化、加速器的Accelerate、Optimum， 甚至是無代碼工具的AutoTrain…， 都是Hugging Face涵蓋的強大功能。
這邊我們就使用wav2vec2的語音辨識模型試玩看看吧！
使用起來非常簡單, 我們只要使用pipeline搭配指定的任務， 就能進行簡單的AI任務， 以這裡的範例為例， 我們會使用「automatic-speech-recognition」語音辨識的任務來進行。
並指定「ydshieh/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn-gpt」這個中文模型進行語音辨識。
我們可以在Hugging face首頁直接進行搜尋。
也可以到模型區進行精確的篩選。
找到模型之後我們就直接將音檔進行辨識，產生文字， 整個操作流程非常簡易。
import torch
# 引入pipeline
from transformers import pipeline
# 定義任務
asr = pipeline(
"automatic-speech-recognition",
model='ydshieh/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn-gpt',
)
# 執行任務
result = asr('./test.wav')
text = result['text']
text更多的使用方式請參考「https://huggingface.co/docs/transformers/quicktour」。
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