در سال‌های تازه، با رشد سریع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مجموعه‌ای از ابزارها و پلتفرم‌ها به عرصه آمده‌اند که گسترش و منفعت گیری از مدل‌های هوش مصنوعی را برای همه آسان‌تر کرده‌اند. یکی از با اهمیت ترین و تأثیرگذارترین پلتفرم‌های این حوزه هاگینگ فیس (Hugging Face) است. در این نوشته از دیجیاتو توضیح می‌دهیم Hugging Face چیست و مناسب چه افرادی است.

Hugging Face چیست؟

Hugging Face ابتدا فعالیتش را در قالب استارتاپی با مقصد ساخت چت‌بات‌های سرگرم‌کننده برای نوجوانان اغاز کرد اما زیاد سریع تمرکزش را به‌سمت گسترش ابزارهای منبع‌باز برای یادگیری ماشین تحول داد. اکنون Hugging Face زیاد تر به‌خاطر کتابخانه Transformers خود شناخته می‌شود که یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها برای منفعت گیری از مدل‌های زبانی قوی همانند BERT و GPT است.

به‌مرور، Hugging Face به اکوسیستم کاملی برای گسترش، آموزش، به‌اشتراک‌گذاری و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است؛ به همین دلایل، این پلتفرم به نقطه‌ اغاز تعداد بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی در دانشگاه‌ها، شرکت‌های فناوری و حتی افراد علاقه‌مند در سراسر دنیا تبدیل شده است.

Hugging Face چه کاربردهایی دارد؟

پلتفرم Hugging Face، بااینکه ابتدا به‌گفتن اپلیکیشن چت‌بات ساده کار او را اغاز کرده می بود، اکنون یکی از ابزارهای قوی و پرکاربرد در دنیای هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

این پلتفرم نه‌فقط در پردازش زبان طبیعی، بلکه در حوزه‌هایی همانند بینایی ماشین و تحلیل صوت نیز کاربرد دارد. کاربران می‌توانند مدل‌های آموزش‌دیده را برای کارهایی همانند طبقه‌بندی عکس، خلاصه‌سازی متون، ترجمه‌ ماشینی، تحلیل احساسات و جواب‌گویی به سؤالات به‌ کار بگیرند. یکی از کاربردهای مهم دیگر Hugging Face، گسترش‌ چت‌بات‌ها و دستیارهای صوتی هوشمند است که می‌توانند تعاملاتی طبیعی، پویا و همانند انسان با کاربران داشته باشند.

با اهمیت ترین ویژگی‌ها و سرویس‌های Hugging Face

هاگینگ فیس، به‌گفتن یکی از تأثیرگذارترین پلتفرم‌های متن‌باز حوزه‌ هوش مصنوعی، مجموعه‌ای گسترده از ابزارها، مدل‌ها، APIها و منبع های داده را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این ویژگی‌ها اختصاصی گسترش‌ اپلیکیشن‌های مبتنی‌بر یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی طراحی شده‌اند. در ادامه با با اهمیت ترین قابلیت‌ها و خدمات این پلتفرم آشنا می‌شویم:

۱. کتابخانه Transformers

کتابخانه Transformers قلب تپنده‌ Hugging Face محسوب می‌شود. این کتابخانه متن‌باز امکان دسترسی مستقیم به صدها مدل آموزش‌دیده همانند BERT ،RoBERTa ،GPT و تعداد بسیاری دیگر را فراهم می‌کند.

مدل‌های این کتابخانه می‌توانند وظایفی همانند تشکیل متن، ترجمه، تحلیل احساسات، جواب‌گویی به سؤالات و تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) را انجام بدهند. ویژگی برجسته‌ این کتابخانه سادگی در منفعت گیری است؛ فقط با چند خط کد در پایتون می‌توان مدل دلخواه را فراخوانی و منفعت گیری کرد. این چنین این کتابخانه با چارچوب‌های محبوبی همانند PyTorch و TensorFlow سازگار است.

۲. Model Hub یا مخزن مدل‌ها

Hugging Face مخزن عظیم از مدل‌های آموزش‌دیده به نام Model Hub دارد که کاربران، محققان و شرکت‌های گوناگون در آن هزاران مدل بارگذاری کرده‌اند. این مخزن همانند GitHub برای مدل‌های هوش مصنوعی عمل می‌کند: کاربران می‌توانند مدل‌ها را در آن جستجو، تست، قیاس، فورک و حتی آنلاین تنظیم کنند.

هر مدل صفحه‌ مخصوص به خود دارد که شامل توضیحات، راهنمای منفعت گیری، معیارهای برسی و لینک‌های مرتبط است؛ به‌این‌ترتیب، هرکس بدون نیاز به دانش تخصصی می‌تواند از مدل‌های آماده برای پروژه‌های خود منفعت ببرد.

۳. کتابخانه Datasets

در گسترش‌ مدل‌های یادگیری ماشین، دسترسی به داده‌ باکیفیت زیاد مهم است. Hugging Face با اراعه‌ کتابخانه‌ Datasets، مجموعه‌ای بزرگ از دیتاست‌های معتبر را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این دیتاست‌ها در حوزه‌هایی همانند ترجمه، تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی، سوال‌وپاسخ، بینایی ماشین و غیره قابل‌منفعت گیری‌اند.

۴. ابزار Tokenizers

توکن‌سازی مرحله‌ای حیاتی در پردازش زبان طبیعی است. Hugging Face این چنین کتابخانه‌ مستقلی به نام Tokenizers دارد که امکان شکستن متن به واحدهای کوچک‌تر (توکن‌ها) را با دقت، شدت بالا و حمایتاز زبان‌های گوناگون فراهم می‌کند.

۵. APIها و رابط‌های کاربری ساده

Hugging Face از طریق APIهایی ساده و قابل‌فهمیدن، امکان منفعت گیری از مدل‌ها را بدون نیاز به نصب فراهم می‌کند. کاربران می‌توانند با ارسال خواست‌های HTTP به APIهای پلتفرم، از خدماتی همانند ترجمه، طبقه‌بندی متون یا تشکیل جواب منفعت گیری کنند. این ویژگی به‌اختصاصی برای گسترش‌دهندگان وب و موبایل سودمند است که می‌خواهند هوش مصنوعی را به‌شدت در اپلیکیشن‌های خود ادغام کنند.

۶. پلتفرم Spaces

Spaces یکی از قابلیت‌های نوآورانه‌ Hugging Face است که به کاربران اجازه می‌دهد اپلیکیشن‌های تعاملی مبتنی‌بر مدل‌های هوش مصنوعی را تشکیل و به‌ اشتراک بگذارند. این ابزار از فریم‌ورک‌هایی همانند Gradio و Streamlit حمایتمی‌کند و به گسترش‌دهندگان اجازه می‌دهد مدل خود را همراه رابط کاربری ساده، به‌صورت دمویی زنده انتشار کنند.

چطور از Hugging Face منفعت گیری کنیم؟

اغاز کار با Hugging Face زیاد ساده است اما امکانات آن به‌قدری گسترده است که می‌تواند کاربران را زمان‌ها مشغول یادگیری و گسترش کند. در ادامه نوشته Hugging Face چیست قدم‌به‌قدم با نحوه‌ نصب، راه‌اندازی، منفعت گیری‌ اولیه از مدل‌ها و منبع های یادگیری آن آشنا می‌شویم.

نصب و راه‌اندازی اولیه

برای اغاز، کافی است کتابخانه‌ مهم Hugging Face یعنی Transformers را از طریق pip نصب کنید. این کتابخانه همه ابزارهای ملزوم برای کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده را در اختیار شما می‌گذارد. دستور موردنیاز برای نصب آن در زیر آمده است:

pip install transformers

بعد از نصب، می‌توانید به‌سادگی فایل‌های مدل را از سایت Hugging Face به سیستم خود منتقل کنید. برای این کار فقط به نام فایل یا ID ریپازیتوری نیاز دارید.

برای تعامل عمیق‌تر با Hugging Face، همانند آپلود فایل یا ساخت ریپازیتوری تازه، نیاز است داخل حساب کاربری خود شوید یا حساب جدیدی بسازید. سپس باید از تکه Settings حساب خود، توکن دسترسی (User Access Token) را دریافت و آن را برای احراز هویت در محیط گسترش داخل کنید.

منفعت گیری از مدل‌ها و مثال‌های ابتدایی

بعد از نصب و احراز هویت، می‌توانید کار با مدل‌های آماده را اغاز کنید. هزاران مدل در حوزه‌هایی همانند ترجمه، خلاصه‌سازی، تشکیل متن، تحلیل احساسات، سوال‌وپاسخ، طبقه‌بندی عکس و حتی تشکیل موسیقی و عکس در اختیار شما است.

برای مثال، اگر بخواهید از یک مدل تشکیل متن همانند GPT-2 منفعت گیری کنید، فقط با چند خط کد می‌توانید آن را فراخوانی کرده و نتیجه بگیرید:

from transformers import pipeline

generator = pipeline(“text-generation”, model=”gpt2″)
result = generator(“Once upon a time”, max_length=50)
print(result)

منبع های آموزشی برای یادگیری بهتر Hugging Face

اگر تازه‌کارید یا می‌خواهید حرفه‌ای با Hugging Face کار کنید، این پلتفرم منبع های آموزشی زیاد خوبی در اختیار شما قرار می‌دهد. در وب‌سایت رسمی، مستندات کاملی برای هر کتابخانه و ابزار حاضر است. این چنین قسمت «Learn» شامل آموزش‌های قدم‌به‌قدم، مقالات فنی، راهنمای پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی و حتی ورکشاپ‌های ویدیویی است.

علاوه‌برآن، Hugging Face در پلتفرم‌هایی همانند Coursera ،Udemy و یوتیوب دوره‌های آموزشی رایگان یا پولی را معارفه کرده که می‌توانند به شما در یادگیری عمیق‌تر پشتیبانی کنند. این چنین انجمن کاربران این پلتفرم در discuss.huggingface.co حاضر است که در آن می‌توانید سؤالات خود را نقل کنید یا پروژه‌های خود را با دیگران به اشتراک بگذارید.

Hugging Face برای چه افرادی مناسب است؟

کاربران Hugging Face شامل طیف وسیعی از افراد خواهد شد که برای نیازهای خود می‌توانند از ویژگی‌های آن منفعت‌مند شوند. از پژوهشگران دانشگاهی گرفته تا مهندسان نرم‌افزار و حتی علاقه‌مندان غیرحرفه‌ای به هوش مصنوعی؛ این پلتفرم برای گروه‌های شغلی زیر می‌تواند گزینه جذابی باشد:

• دانشمندان داده از Hugging Face برای پردازش داده‌ها، آموزش مدل‌ها و برسی نتایج منفعت گیری می‌کنند.
• مهندسان یادگیری ماشین از APIهای این پلتفرم می‌توانند برای استقرار مدل‌ها در محیط واقعی منفعت ببرند.
• برنامه‌نویسان نرم‌افزار قابلیت‌های هوشمند همانند ترجمه یا تحلیل متنی را با پشتیبانی این پلتفرم به اپلیکیشن‌های خود اضافه می‌کنند.
• حتی افراد تازه‌کاری که درحال یادگیری می باشند، می‌توانند با پروژه‌های ساده، کار با مدل‌های هوش مصنوعی را توانایی کرده و توانایی‌های خود را گسترش دهند.

در این نوشته تلاش کردیم به ساده‌ترین شکل ممکن توضیح بدهیم که Hugging Face چیست و چه کاربردهایی دارد و چطور می‌توان از آن منفعت گیری کرد. اگر درمورد این پلتفرم سؤالی دارید، می‌توانید در قسمت نظرات آن را برای ما نقل کنید.

سؤالات متداول نوشته Hugging Face چیست؟