14 tháng 2, 2024
Khám phá thị giác máy tính nguồn mở với HuggingFace ! Tìm hiểu về học chuyển giao, máy biến áp và khám phá hơn 8.000 mô hình. Tham gia cùng Merve Noyan để có được những hiểu biết sâu sắc và các bản demo thực tế, giúp các nhà phát triển đổi mới trong khám phá AI.
Trong khi chúng ta tiếp tục khám phá những điểm nổi bật từ sự kiện YOLO VISION 2023 (YV23), hãy cùng gặp gỡ Merve Noyan , Kỹ sư Hỗ trợ Nhà phát triển tại HuggingFace , nền tảng NLP hàng đầu với các mô hình được đào tạo sẵn để phát triển ứng dụng ngôn ngữ hiệu quả. Trong bài phát biểu của mình, Merve đã chia sẻ những hiểu biết sâu sắc đáng kinh ngạc về thế giới thị giác máy tính nguồn mở.
Hãy tham gia cùng chúng tôi khi chúng tôi đưa bạn vào một cuộc hành trình xuyên qua vũ trụ hấp dẫn của chuyển giao học tập, transformers và hệ sinh thái thị giác máy tính mã nguồn mở.
Merve đã bắt đầu bằng một phần giới thiệu nhanh về chuyển giao học tập, cây đũa thần cho phép chúng ta chuyển kiến thức từ mạng nơ-ron này sang mạng nơ-ron khác. Hãy tưởng tượng việc huấn luyện một mô hình trên các đặc trưng phổ quát ở các lớp đầu, như cạnh và góc, và sau đó tinh chỉnh nó cho các tác vụ cụ thể. Đây là bản chất của chuyển giao học tập, giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu và tăng độ chính xác.
Merve đã làm nổi bật các xương sống tích chập cổ điển như ResNet và Inception, tạo tiền đề cho hành trình chuyển đổi phía trước.
Điều gì làm cho Transformers trở nên đặc biệt? Merve đã ví nó như một câu đố, cho thấy cách chúng khác với các mô hình dựa trên tích chập truyền thống. Bí mật nằm ở khả năng thực hiện học tập tự giám sát, nắm bắt các đặc trưng mà không cần dữ liệu được gắn nhãn. Vision Transformer, Data Efficient Transformer, CLIP và SWIM CLIP là một trong số những dàn sao mô hình dựa trên transformer mà cô ấy đã giới thiệu.
Đặt ra một số điểm chung với Ultralytics cung cấp hỗ trợ cho mô hình biến áp được thiết kế để phát hiện đối tượng. Mô hình này có bộ mã hóa lai hiệu quả, lựa chọn truy vấn nhận biết IOU và tốc độ suy luận có thể điều chỉnh. Đáng chú ý, nó tuân thủ mô hình quen thuộc của các mô hình Ultralytics YOLOv8 khác, cung cấp các tùy chọn cho dự đoán, đào tạo, xác thực và xuất dữ liệu.
Merve sau đó đã đào sâu vào kho báu của HuggingFace cung cấp, với hơn 8.000 mô hình cho các tác vụ thị giác máy tính cổ điển và 10.000 mô hình cho các ứng dụng đa phương thức. HuggingFace Hub tự hào có hơn 3.000 bộ dữ liệu, biến nó thành sân chơi cho cả nhà phát triển và người đam mê. Merve nhấn mạnh trải nghiệm liền mạch, nhờ HuggingFace API nhất quán, cung cấp các mô hình sẵn sàng sử dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
Bài nói chuyện chuyển sang các phần trình diễn thực tế, cho thấy người ta có thể làm việc với các mô hình một cách dễ dàng như thế nào. Từ việc khởi tạo các mô hình và bộ xử lý đến việc tinh chỉnh với Trainer API, Merve đã làm rõ rằng HuggingFace Thư viện Transformers là người bạn thân thiết của các nhà phát triển. Cô ấy thậm chí còn giới thiệu API Pipeline, một API được ưa chuộng, giúp đơn giản hóa quy trình làm việc cho người dùng.
%2525201%2525202.png)
Merve kết thúc bài nói chuyện bằng cái nhìn thoáng qua về một số ứng dụng tuyệt vời, bao gồm mô hình Plot để trả lời câu hỏi trực quan, Blip để chú thích hình ảnh và mô hình Segment Anything mạnh mẽ để phân đoạn hình ảnh. HuggingFace API Pipeline của Ecosystem đã trở thành tâm điểm chú ý, giúp việc sử dụng các mô hình trở nên dễ dàng mà không cần phải đi sâu vào các vấn đề kỹ thuật.
Điểm nhấn đặc biệt là màn trình diễn của Merve về việc tạo ra ảo ảnh quang học với Elysian Diffusion, một trải nghiệm hấp dẫn mang đến một sự thay đổi thú vị cho thế giới AI.
Tóm lại, bài nói chuyện của Merve đã truyền cảm hứng và thôi thúc chúng tôi khám phá những khả năng vô tận của công nghệ thị giác máy tính nguồn mở. HuggingFace đã thực sự biến AI trở nên dễ tiếp cận, thú vị và hấp dẫn, trao quyền cho các nhà phát triển thỏa sức sáng tạo. Cùng hướng tới tương lai của cộng đồng nguồn mở và những đổi mới đáng kinh ngạc mà nó mang lại!
Xem toàn bộ bài nói chuyện tại đây!
