Hugging Face-ის ზაფხულის განახლებები: ივნისი, ივლისი, აგვისტო
ეს პოსტი აჯამებს Hugging Face-ის ივნის-აგვისტოს განახლებებს, მათ შორის საჯარო მოდელების რეპოზიტორიების 10,000-დან 16,000-მდე ზრდას. წარმოდგენილია ახალი ფუნქციები, როგორიცაა „Spaces“ ML დემო აპლიკაციების ჰოსტინგისთვის, ნივთების „მოწონების“ შესაძლებლობა, TensorBoard-ის ინტეგრაცია, შეფასების მეტრიკები, რომლებიც დაკავშირებულია Papers With Code-თან, ახალი ვიჯეტები სხვადასხვა ML ამოცანებისთვის (აუდიო, სტრუქტურირებული მონაცემები, გამოსახულება), გაუმჯობესებული დოკუმენტაცია, რეპოზიტორიების გადატანა/გადარ
მარტივად შექმენით ინტერაქტიული ML დემოები Gradio-თი Hugging Face Spaces-ზე
ეს სტატია განმარტავს, თუ როგორ უნდა შექმნათ და უმასპინძლოთ ინტერაქტიულ მანქანური სწავლების მოდელების დემოებს Hugging Face Spaces-ზე Gradio-ს გამოყენებით. ის დეტალურად აღწერს პროცესს ინტერფეისების განსაზღვრიდან რთული მოდელების პაიპლაინების განთავსებამდე, ხაზს უსვამს Hugging Face-ის Inference API-სთან ინტეგრაციასა და Gradio Series-ის მოქნილობას.
Hugging Face Hub-ი აფართოებს fastai-ის შესაძლებლობებს: ღრმა სწავლის მოდელების გაზიარება ერთი ხაზით
Hugging Face-ი, რომლის მიზანია მანქანური სწავლების დემოკრატიზაცია, სიამაყით აცხადებს fastai-თან ახალ ინტეგრაციას. ეს ინტეგრაცია fastai-ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, მარტივად გააზიარონ და ატვირთონ ღრმა სწავლის მოდელები Hugging Face Hub-ზე Python-ის ერთი ხაზის გამოყენებით. სტატიაში ხაზგასმულია fastai-ის წვლილი ღრმა სწავლების ხელმისაწვდომობაში და აღწერილია Hub-ის, როგორც მოდელების, მონაცემთა ნაკრებებისა და ML დემოების ცენტრალური პლატფორმის, უპირატესობები. ინტეგრაცია მოიცავს ვერსიის კონტროლს G