Kurze Zusammenfassung
Dieses Video erklärt, wie man mit der Transformers-Bibliothek von Hugging Face beginnt. Es behandelt die Installation, die Verwendung von Pipelines, Tokenizern und Modellen, die Integration mit PyTorch und TensorFlow, das Speichern und Laden von Modellen, die Verwendung von Modellen aus dem Model Hub und das Feintuning eigener Modelle.
- Die Transformers-Bibliothek ist eine beliebte NLP-Bibliothek in Python, die eine einfache API für den Aufbau leistungsstarker NLP-Pipelines bietet.
- Pipelines vereinfachen die Anwendung von NLP-Aufgaben, indem sie die Vorverarbeitung, die Modellanwendung und die Nachverarbeitung automatisieren.
- Tokenizer wandeln Text in eine mathematische Darstellung um, die das Modell versteht.
- Modelle können mit PyTorch oder TensorFlow kombiniert werden, um Vorhersagen zu treffen.
- Modelle können aus dem Model Hub heruntergeladen und für eigene Datensätze fein abgestimmt werden.
Einführung
Dieses Video ist eine Einführung in die Transformers-Bibliothek von Hugging Face, eine beliebte NLP-Bibliothek in Python. Es bietet eine Übersicht über die Funktionen der Bibliothek und erklärt, wie man sie für verschiedene NLP-Aufgaben verwenden kann.
Installation
Die Transformers-Bibliothek kann mit dem Befehl pip install transformers installiert werden. Es wird empfohlen, zuerst eine Deep-Learning-Bibliothek wie PyTorch oder TensorFlow zu installieren.
Pipeline
Pipelines vereinfachen die Anwendung von NLP-Aufgaben, indem sie die Vorverarbeitung, die Modellanwendung und die Nachverarbeitung automatisieren. Man kann Pipelines für verschiedene Aufgaben wie Sentimentanalyse, Textgenerierung und Zero-Shot-Klassifizierung verwenden.
Tokenizer & Modell
Tokenizer wandeln Text in eine mathematische Darstellung um, die das Modell versteht. Die Transformers-Bibliothek bietet verschiedene Tokenizer-Klassen, wie z.B. AutoTokenizer und BertTokenizer. Modelle können mit der Klasse AutoModelForSequenceClassification geladen werden.
PyTorch / TensorFlow
Die Transformers-Bibliothek kann mit PyTorch oder TensorFlow kombiniert werden. Das Video zeigt, wie man ein Modell mit PyTorch verwendet, um Vorhersagen zu treffen. Der Code für TensorFlow ist ähnlich.
Speichern / Laden
Tokenizer und Modelle können mit den Methoden save_pretrained und from_pretrained gespeichert und geladen werden.
Model Hub
Der Model Hub von Hugging Face bietet eine große Auswahl an vortrainierten Modellen für verschiedene NLP-Aufgaben. Man kann Modelle aus dem Model Hub herunterladen und in Pipelines verwenden.
Feintuning
Das Video erklärt kurz, wie man ein Modell für eigene Datensätze fein abstimmt. Es wird empfohlen, die Dokumentation von Hugging Face zu konsultieren, um mehr über das Feintuning zu erfahren.
