인기 있는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리 Hugging Face

출처 : http://chatgptai.mobi 

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Hugging Face

인기 있는 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리인 Hugging Face는 자연어 처리(NLP)에 중점을 둡니다. 무엇보다도 언어 번역, 텍스트 분류, 질문 응답 및 요약과 같은 작업을 위한 최첨단 NLP 모델의 개발, 교육 및 배포를 위해 포괄적인 범위의 도구와 기능을 제공합니다.

 

Hugging Face는 어떻게 작동합니까?

Hugging Face라는 NLP 중심 소프트웨어 라이브러리는 원래 2018년에 제공되었습니다. 사용자 친화적인 인터페이스, 우수한 사전 학습 모델 및 간단한 API로 인해 이후 NLP 커뮤니티에서 인기가 높아졌습니다. 이 라이브러리는 오픈 소스이므로 무료로 사용할 수 있으며 기능을 정기적으로 업데이트하고 향상시키는 활기찬 기여자 커뮤니티가 있습니다.

Python, JavaScript, Ruby 및 Java는 Hugging Face에서 지원하는 프로그래밍 언어 중 일부에 불과합니다. TensorFlow, PyTorch 및 Keras를 포함한 많은 딥 러닝 프레임워크도 호환됩니다. 라이브러리는 확장 가능하도록 생성되어 방대한 데이터 세트와 모델을 효과적으로 관리할 수 있습니다.

Hugging Face의 사용법

Hugging Face를 사용하는 방법은 간단합니다. 시작하기 전에 라이브러리와 해당 종속 항목을 모두 설치해야 합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하여 Python 패키지 설치 프로그램인 pip를 사용하여 이를 달성합니다.

pip install transformers

라이브러리를 설치하는 즉시 라이브러리의 기능을 사용할 수 있습니다. Hugging Face는 바로 사용할 수 있는 여러 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 예를 들어 훈련된 BERT 모델을 사용하여 텍스트를 분류하려면

from transformers import pipeline

classifier = pipeline('sentiment-analysis', model='bert-base-uncased')
result = classifier('I love Hugging Face!')

print(result)

"I love Hugging Face!"를 긍정적인 문장으로 지정하고 이 코드는 다음과 같은 사전 형식으로 분류를 반환합니다.

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9997651572227478}]

Hugging Face는 모델 교육, 미세 조정 및 평가를 포함한 몇 가지 추가 기능도 제공합니다. 또한 번역, 명명된 엔터티 식별 및 요약을 포함하여 다양한 NLP 작업에 활용할 수 있는 사전 훈련된 모델의 상당한 풀을 제공합니다.

결론

강력한 NLP 라이브러리 Hugging Face는 최첨단 NLP 모델을 생성, 연마 및 배포하기 위한 다양한 도구와 기능을 제공합니다. 사전 훈련된 다양한 모델과 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 학계와 개발자는 다양한 NLP 작업을 간단하게 테스트할 수 있습니다. Hugging Face는 자연어 처리에 관심이 있는지 조사할 수 있는 환상적인 라이브러리입니다.

 

Transformers Documentation : https://huggingface.co/docs/transformers/index