Ngày 14 tháng 2 năm 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 thông tin chi tiết và bản demo thực tế, trao quyền cho các nhà phát triển đổi mới trong khám phá AI.
Khi chúng ta tiếp tục khám phá những điểm nổi bật từ sự kiện YOLO VISION 2023 (YV23), hãy cùng gặp Merve Noyan , Kỹ sư hỗ trợ nhà phát triển tại HuggingFace , nền tảng NLP hàng đầu với các mô hình được đào tạo trước để phát triển hiệu quả các ứng dụng ngôn ngữ. Trong bài nói chuyện của mình, Merve đã chia sẻ một số hiểu biết đáng kinh ngạc về thế giới thị giác máy tính nguồn mở.
Hãy cùng chúng tôi khám phá vũ trụ hấp dẫn của học chuyển giao, máy biến áp và hệ sinh thái thị giác máy tính nguồn mở .
Merve bắt đầu mọi thứ bằng một bài học vỡ lòng nhanh về học chuyển giao, cây đũa thần cho phép chúng ta chuyển kiến thức từ mạng nơ-ron này sang mạng nơ-ron khác. Hãy tưởng tượng việc đào tạo một mô hình trên các tính năng phổ quát trong các lớp đầu, như các cạnh và góc, sau đó tinh chỉnh nó cho các tác vụ cụ thể. Đây chính là bản chất của học chuyển giao, giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu và tăng độ chính xác.
Merve đã nêu bật các xương sống tích chập cổ điển như ResNet và Inception, đặt nền tảng cho hành trình chuyển đổi sắp tới.
Điều gì làm cho Transformers trở nên đặc biệt? Merve ví nó như một câu đố, cho thấy chúng khác biệt như thế nào so với các mô hình dựa trên tích chập truyền thống. Bí quyết nằm ở khả năng thực hiện học tự giám sát, nắm bắt các tính năng mà không cần dữ liệu được gắn nhãn. Vision Transformer, Data Efficient Transformer, CLIP và SWIM CLIP nằm trong số các mô hình dựa trên biến áp được nhiều ngôi sao lựa chọn mà bà giới thiệu.
Đặt một số điểm chung với Ultralytics, đơn vị cung cấp hỗ trợ cho mô hình máy 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 là nó tuân thủ theo mô hình quen thuộc của các mô hình YOLOv8 khác của Ultralytics , đưa ra các tùy chọn để dự đoán, đào tạo, xác thực và xuất.
Sau đó, Merve đã đào sâu vào kho tàng các dịch vụ của HuggingFace, 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 tập dữ liệu, biến nó thành sân chơi cho cả các nhà phát triển và những người đam mê. Merve nhấn mạnh đến trải nghiệm liền mạch, nhờ API nhất quán của HuggingFace, cung cấp các mô hình sẵn sàng sử dụng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
Bài nói chuyện chuyển sang các buổi trình diễn thực tế, cho thấy cách làm việc với các mô hình dễ dàng như thế nào. Từ việc khởi tạo các mô hình và bộ xử lý đến tinh chỉnh với Trainer API, Merve đã làm rõ rằng thư viện HuggingFace Transformers là người bạn tốt nhất của nhà phát triển. Cô ấy thậm chí còn giới thiệu Pipeline API, một API yêu thích của cá nhân, giúp đơn giản hóa quy trình làm việc cho người dùng.
%2525201%2525202.png)
Merve kết thúc bài nói chuyện bằng cách giới thiệu sơ lược 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. API Pipeline của Hệ sinh thái HuggingFace đã trở thành tâm điểm chú ý, giúp sử dụng các mô hình dễ dàng mà không cần đi sâu vào các vấn đề kỹ thuật.
Điểm nhấn chính là màn trình diễn của Merve trong việc tạo ra ảo ảnh quang học với Elysian Diffusion, một trải nghiệm hấp dẫn mang đến sự 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 thị giác máy tính nguồn mở. HuggingFace thực sự đã làm cho AI trở nên dễ tiếp cận, thú vị và hấp dẫn, trao quyền cho các nhà phát triển để giải phóng sự sáng tạo của họ. Đây là tương lai của cộng đồng nguồn mở và những đổi mới đáng kinh ngạc mà nó nắm giữ!
Xem toàn bộ bài nói chuyện tại đây !
.webp)
