Gradio უერთდება Hugging Face-ს! მანქანური სწავლის სტარტაპ Gradio-ს შეძენით, Hugging Face მომხმარებლებს, დეველოპერებსა და მონაცემთა მეცნიერებს შესთავაზებს ინსტრუმენტებს, რომლებიც საჭიროა მაღალი დონის შედეგების მისაღწევად და უკეთესი მოდელებისა თუ ხელსაწყოების შესაქმნელად. საინტერესოა, რომ შენაძენების შესახებ მსგავსი პარაგრაფები იმდენად გავრცელებულია, რომ მათი დაწერა ალგორითმსაც შეუძლია. სინამდვილეში, ზუსტად ასეც მოხდა! ეს პირველი პარაგრაფი დაიწერა „შენაძენის პოსტის გენერატორით“ (Acquisition Post Generator), რომელიც მანქანური სწავლის დემოა Hugging Face Spaces-ზე. შეგიძლიათ თავად სცადოთ თქვენს ბრაუზერში: მიუთითეთ ნებისმიერი ორი კომპანიის სახელი და მიიღებთ გონივრულად ჟღერად სტატიის დასაწყისს მათი შეძენის შესახებ! „შენაძენის პოსტის გენერატორი“ აშენდა ჩვენი ღია კოდის Gradio ბიბლიოთეკის გამოყენებით – ეს Hugging Face-თან ჩვენი ერთ-ერთი უახლესი თანამშრომლობაა. მოხარული ვარ, განვაცხადო, რომ ეს თანამშრომლობები კულმინაციას აღწევს... 🥁 Hugging Face-ის მიერ Gradio-ს შეძენაში (დიახ, ეს პირველი პარაგრაფი შესაძლოა ალგორითმის მიერ იყო დაწერილი, მაგრამ ის სიმართლეა!) როგორც Gradio-ს ერთ-ერთი დამფუძნებელი, უზომოდ აღფრთოვანებული ვარ ჩვენი მოგზაურობის შემდეგი ნაბიჯით. ნათლად მახსოვს, როგორ დავიწყეთ 2019 წელს: როგორც სტენფორდის უნივერსიტეტის ასპირანტი, მიჭირდა სამედიცინო კომპიუტერული ხედვის მოდელის გაზიარება ჩემს ერთ-ერთ თანამშრომელთან, რომელიც ექიმი იყო. მჭირდებოდა, მას გამოეცადა ჩემი მანქანური სწავლის მოდელი, მაგრამ მან არ იცოდა Python და ვერ ახერხებდა მოდელის მარტივად გაშვებას საკუთარ გამოსახულებებზე. მე წარმოვიდგინე ინსტრუმენტი, რომელიც მანქანური სწავლის ინჟინრებს გაუადვილებდა კომპიუტერული ხედვის მოდელების დემოების შექმნასა და გაზიარებას, რაც თავის მხრივ უკეთეს უკუკავშირს და უფრო საიმედო მოდელებს მოიტანდა 🔁 2019 წელს Gradio-ს პირველი ვერსიის გამოსაშვებად მე მოვიწვიე ჩემი ნიჭიერი თანაცხოვრებლები – ალი აბდალა, ალი აბიდი და დავუდ ხანი. ჩვენ თანდათან გავფართოვდით, რათა მოგვეცვა მანქანური სწავლის უფრო მეტი სფერო, მათ შორის ტექსტი, მეტყველება და ვიდეო. აღმოვაჩინეთ, რომ მანქანური სწავლის მოდელების გაზიარება მხოლოდ მკვლევარებს არ სჭირდებოდათ: ინდუსტრიის ინტერდისციპლინარული გუნდები, სტარტაპებიდან საჯარო კომპანიებამდე, ქმნიდნენ მოდელებს და საჭიროებდნენ მათ შიდა დებაგირებას ან გარე დემონსტრირებას. Gradio-ს ორივეში შეეძლო დახმარება. მას შემდეგ, რაც ბიბლიოთეკა პირველად გამოვუშვით, Gradio-ს გამოყენებით 300 000-ზე მეტი დემო შეიქმნა. ჩვენ ამას ვერ შევძლებდით ჩვენი კონტრიბუტორების საზოგადოების, ჩვენი მხარდამჭერი ინვესტორების და შესანიშნავი აჰსენ ხალიქის გარეშე, რომელიც წელს შემოუერთდა ჩვენს კომპანიას. Gradio-თი შექმნილი დემოები და გრაფიკული ინტერფეისები მანქანური სწავლის ძალას უფრო და უფრო მეტ ადამიანს აძლევს, რადგან ისინი არატექნიკურ მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, მიიღონ წვდომა, გამოიყენონ და გამოთქვან უკუკავშირი მოდელებზე. ჩვენი შეძენა Hugging Face-ის მიერ არის შემდეგი ნაბიჯი ხელმისაწვდომობის ამ უწყვეტ მოგზაურობაში. Hugging Face-მა უკვე რადიკალურად მოახდინა მანქანური სწავლის დემოკრატიზაცია, რათა ნებისმიერ პროგრამისტს შეეძლოს უახლესი მოდელების გამოყენება რამდენიმე ხაზის კოდით. Hugging Face-თან ერთად მუშაობით, ჩვენ კიდევ უფრო შორს მივდივართ, რათა მანქანური სწავლება ხელმისაწვდომი იყოს ფაქტიურად ნებისმიერი ინტერნეტ კავშირისა და ბრაუზერის მქონე პირისთვის. Hugging Face-თან ერთად, ჩვენ გავაგრძელებთ Gradio-ს ზრდას და მას საუკეთესო გზად ვაქცევთ თქვენი მანქანური სწავლის მოდელის ნებისმიერთან, ნებისმიერ ადგილას გასაზიარებლად 🚀 Gradio-სა და Hugging Face-ის საერთო მისიის გარდა, რაც ყველაზე მეტად მახარებს, არის გუნდი, რომელსაც ვუერთდებით. Hugging Face-ის შესანიშნავი ღიაობისა და ინოვაციის კულტურა საყოველთაოდ ცნობილია. ბოლო რამდენიმე თვის განმავლობაში მე გავიცანი დამფუძნებლებიც: ისინი შესანიშნავი ადამიანები არიან, რომლებიც გულწრფელად ზრუნავენ Hugging Face-ის თითოეულ თანამშრომელზე და მზად არიან, დაიცვან ისინი. მთელი Gradio-ს გუნდის სახელით, ჩვენ უზომოდ მოხარულები ვართ მათთან თანამშრომლობით, რათა ავაშენოთ მანქანური სწავლის მომავალი 🤗 ასევე: ჩვენ ვეძებთ თანამშრომლებს! ❤️