HuggingFace快速入门(二),利用AI模型快速搭建APP。
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- Опубликовано: 10 сен 2024
- 这期视频更有意思,我们要做一个小的AI应用,三个步骤,首先要通过使用Transformer库来实现功能,这是上期视频讲的。然后把Transformer出来的数据,加上系统的Prompt,调用OpenAI的接口,返回新的数据。最后,我们将在HuggingFace上找到一个模型,然后将这些数据喂给这个模型,成为新的载体。
#ai #huggingface #transformers
HuggingFace快速入门(一):ruclips.net/video/dU9esJTpiUU/видео.html
Hugging Face分类中心:huggingface.co/tasks/
Hugging Face 官网:huggingface.co
Transformers的介绍:huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/pipelines
Pipeline的介绍:huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/pipelines
AI弹药库:www.loveai.guru/
非常实用!!!居然没人评论!!!!!
谢谢,油管上确实看的太少了。
好好喜欢,讲的非常好,没有废话,并且语速都控制的很好。
谢谢你,我会继续努力的,哈哈哈
内容非常精彩!你值得更多的赞和关注
谢谢支持,我继续努力哈!
就是通过您的十分钟教程入门的,非常感谢!!!!!!
感谢您的分享
内容非常精彩,学生受教了😀😀😀😀😀
很棒,谢谢
做的很棒
謝謝
使用pipeline时是不是会下载模型相关的参数?怎么看视频就直接执行,没有下载模型呀
谢谢博主,这段代码提示RAM被用尽,如何优化呢?
def img2text(url):
image_to_text = pipeline("image-to-text", model = "Salesforce/blip2-opt-2.7b")
text = image_to_text(url)[0]["generated_text"]
print(text)
return(text)
img2text("1.jpg")
在colab上使用得免费runtime
视频作品的质量相当高啊。果断关注。还是没明白为什么必须longchain,感觉没有longchain似乎这个小应用一样可以做,似乎没有起太大作用。另外,如果测试结果模型很好用,如何部署到本地?谢了
谢谢。LongChain帮你封装了很多接口和方法,省着自己去写了。用的多了就弱化对接口的研究了。每个模型不太一样,对本地服务的要求也不一样,要具体看了。
请问老师,AnimateDiff-Lightning可以用这种方式安装吗
请问一下,这个model=...... 这里调用hugggingface上的模型基本上都是直接输入这个名称吗?
是,这个名称与huggingface上的名称保持一致。
你好我想问一下 我调用huggingface上面的文本生成语音 他给我返回一个:{'error': ['str type expected: `__root__` in `parameters`']} 是什么原因呀
参数的数据类型不对,请求参数要按照模型文档的要求进行设置。可以提供一下源代码和具体模型。
請問要跑這個是不是要買open ai付費版?因為我用完我的openai api key跑llm時,出現這個error : RateLimitError: You exceeded your current quota, please check your plan and billing details.
你好,这个错误就是你需要付费了。一个openai的账号他会给你5块还是20块的试用的钱。注意,这个费用是后台,也就是接口的费用。你在前台开通会员是没用的。后台的费用是按量付费的。
llmchain调用openai不用注册key啊
建议博主将学习后的目的说清楚,不然看完还是一脸懵
请问演示用的是什么编程工具呀?多谢
colab.research.google.com/
你好,请问在中国大陆如何打开HuggingFace官网,我链接了vpn还是打不开
web方式访问还可以吧,但开发环境即使有vpn也访问不了了倒是真的。这个是真没辙了。
@@likeGPT 现在开发环境有办法解决了吗
请问以上代码能共享一下吗?
看看这个能访问不?
colab.research.google.com/drive/1XFMtT4zT0oC3Ha17xWxWpzd2cip6NZoM#scrollTo=ObAuIApWg6ih