Hugging Face แพลตฟอร์มชุมชนโอเพ่นซอร์ส AI

หนึ่งในชุมชนของนักพัฒนาปัญญาประดิษฐ์นั้นคือเว็บไซต์แพลตฟอร์มอย่าง Hugging Face ที่เป็นแพลตฟอร์มที่รวบรวมความรู้มากมายและแนวทางในการพัฒนาของ AI ที่ช่วยให้ทุกคนสามารถสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดล NLP และ ML โดยใช้โค้ดโอเพ่นซอร์ส และเป็นชุมชนขนาดใหญ่เปรียบเหมือนกับ GitHub ของนักพัฒนา AI ขนาดใหญ่แห่งหนึ่งเลยทีเดียว

Hugging Face เริ่มก่อตั้งในปี 2016 โดยบริษัทสัญชาติอังกฤษ - ฝรั่งเศส เพื่อเป็นชุมชนนักพัฒนาแชทบอท AI แบบโอเพ่นซอร์ส ซึ่งเป็นการสร้างความเปลี่ยนแปลงในวงการพัฒนาแชทบอทเป็นอย่างมาก เพราะหลังจากการเปิดตัวไลบรารี Transformers ในปี 2018 แพลตฟอร์มอย่าง Hugging Face ก็เป็นที่รู้จักมากขึ้นในชุมชนนักพัฒนา AI

การเปลี่ยนแปลงหลังจากการเปิดตัวไลบรารี

hugging Face ได้เข้ามาเปลี่ยนแปลงการพัฒนา ML ซึ่งการทำงานร่วมกันแบบโอเพ่นซอร์สได้ทำให้เกิดการพัฒนานวัตกรรม NLP อย่างรวดเร็วภายในชุมชน และกลายเป็นจุดเชื่อมต่อผู้พัฒนา AI จากทั่วโลกไว้ด้วยกัน เป็นรากฐานในการสร้างและขับเคลื่อนการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์

องค์ประกอบของ Hugging Face

แพลตฟอร์มนี้มีองค์ประกอบเพื่อเป็นฐานในการพัฒนาที่สำคัญของ NLP ดังนี้

1.ไลบรารี Transformers

เป็นชุดโมเดลการเรียนรู้ของโมเดลที่มีการออกแบบสำหรับ NLP ประกอบด้วยคอลเล็กชันต่าง ๆ ที่ได้จำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าพร้อมปรับให้เหมาะสมกับงานต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการจัดหมวดหมู่ข้อความ การสร้างภาษา การแปล และการสรุป เป็นต้น ซึ่งตัวเว็บไซต์ได้มีการสรุป NLP ให้กลายเป็นไปป์ไลน์ที่ใช้งานง่าย และเป็น API ที่ใช้งานได้หลากหลายช่วยให้ผู้ใช้ใช้แบบจำลองที่ซับซ้อนกับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างง่ายขึ้น

วิธีการที่ไลบรารี Transformers ช่วยให้การนำโมเดล NLP ไปใช้ง่ายขึ้น

-การกำจัดความซับซ้อน

-โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า

-ความยืดหยุ่นและเป็นโมดูล

-ชุมชนและการให้ความสนับสนุน

-การอัปเดตและขยายอย่างต่อเนื่อง

2.Model Hub

เป็นเหมือนประตูแรกของชุมชนภายในแพลตฟอร์มมีโมเดลและชุดข้อมูลหลายพันรายการที่มีคุณสมบัติที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถแบ่งปันและค้นพบแบบจำลองที่ชุมชนสนับสนุน และส่งเสริมในการร่วมพัฒนา NLP

3.Tokenization

มีหน้าที่ในการแปลงข้อความเป็นรูปแบบที่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเข้าใจได้ ซึ่งจำเป็นสำหรับการประมวลผลภาษาและโครงสร้างข้อความต่าง ๆ โดยแบ่งข้อความออกเป็นโทเค็น เป็นหน่วยฐาน เช่น words, subwords หรือ characters เพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประมวลผล โทเค็นเหล่านี้เป็นส่วนสำคัญที่ช่วยให้โมเดลเข้าใจและสร้างเป็นภาษามนุษย์ได้

4.ไลบรารีชุดข้อมูล

เป็นหนึ่งในองค์ประกอบสำคัญของแพลตฟอร์ม ซึ่งเป็นนแหล่งข้อมูลของ NLP ขนาดใหญ่ที่รองรับการฝึกอบรมและการวัดประสิทธิภาพของโมเดล ML จากคอลเล็กชันชุดข้อมูลที่หลากหลายที่สามารถนำมาใช้เพื่อฝึกอบรม ทดสอบ และเปรียบเทียบโมเดล ML

การนำ Hugging Face มาใช้งาน

พื้นฐานการใช้งาน Hugging Face นั้นเราจะอธิบายคร่าวๆ เพื่อให้เข้าใจขั้นตอนตั้งแต่การติดตั้ง การใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้า การปรับแต่งอย่างละเอียด และการแชร์โมเดลของคุณกับชุมชน

1.การติดตั้ง

สามารถติดตั้งไลบรารี Transformers ได้อย่างง่ายดายโดยใช้pipโปรแกรมติดตั้งแพ็กเกจของ Python และเพื่อให้มีความสามารถเต็มที่ คุณควรติดตั้งไลบรารีdatasetsและtokenizersไลบรารี ด้วย

2.การใช้งานโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมแล้ว

แพลตฟอร์มจะมีการนำเสนอคอลเล็กชันโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วจำนวนมาก ซึ่งสามารถใช้งานได้อย่างหลากหลาย โดยมีวิธีการนำมาใช้งานดังนี้

1.เลือกโมเดลที่ต้องการ

2.ดาวน์โหลดโมเดล

3.เตรียมอินพุต

4.รันโมเดล

5.ทดสอบผลลัพธ์

โดยการนำโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาใช้งานต้องมีการเข้าใจในการใช้งานภาษาหลักอย่าง Python ด้วย

3.การปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียด

เป็นกระบวนการที่มีการนำแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้ามาอัปเดตพารามิเตอร์โดยการฝึกอบรมข้อมูลเฉพาะ ช่วยให้สามารถใช้ประโยชน์จากการนำเสนอที่เรียนรู้โมเดลและปรับใช้งานตามความเหมาะสมกับการใช้งาน

4.การแบ่งปันโมเดล

โดยตัวของแพลตฟอร์มนั้นเป็นชุมชนที่มีการแบ่งปันชุดข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์ส เมื่อคุณต้องการแชร์ชุดข้อมูลหรือโมเดลของคุณสามารถทำได้ตามขั้นตอน

1.ติดตั้งไลบรารี Huggingface_hub

2.จะต้องมีโทเค็นที่ใช้งานในการเชื่อมต่อกับบัญชี Huuging Face ตามขั้นตอนที่ Hugging แนะนำก็สามารถอัปโหลดโมเดลลงในไลบรารีได้

ชุมชนของนักพัฒนาโมเดล AI นั้นมีการสนับสนุนการอย่างเหนียวแน่น ซึ่งHugging Face นั้นเป็นอีกหนึ่งพื้นที่ในการแลกเปลี่ยนความรู้ ความเข้าใจและร่วมกันพัฒนาเทคโนโลยี ML และ NLP ให้มีการพัฒนามากยิ่งขึ้นในอนาคต