Hugging face 起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商,他们本来打算创业做聊天机器人,然后在github上开源了一个Transformers库,虽然聊天机器人业务没搞起来,但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来。目前已经共享了超100,000个预训练模型,10,000个数据集,变成了机器学习界的github。
其之所以能够获得如此巨大的成功,一方面是让我们这些甲方企业的小白,尤其是入门者也能快速用得上科研大牛们训练出的超牛模型。另一方面是,这种特别开放的文化和态度,以及利他利己的精神特别吸引人。huggingface上面很多业界大牛也在使用和提交新模型,这样我们就是站在大牛们的肩膀上工作,而不是从头开始,当然我们也没有大牛那么多的计算资源和数据集。
在国内huggingface也是应用非常广泛,一些开源框架本质上就是调用transfomer上的模型进行微调(当然也有很多大牛在默默提供模型和数据集)。很多nlp工程师招聘的条目上也明摆着要求熟悉huggingface transformer库的使用。简单介绍了他们多么牛逼之后,我们看看huggingface怎么玩吧。因为他既提供了数据集,又提供了模型让你随便调用下载,因此入门非常简单。你甚至不需要知道什么是GPT,BERT就可以用他的模型了(当然看看我写的BERT简介还是十分有必要的)。下面初步介绍下huggingface里面都有什么,以及怎么调用BERT模型做个简单的任务。
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Parler TTS是一个轻量级的开源高质量文本转语音 (TTS) 模型,可以以给定说话者的风格(性别、音调、说话风格等)生成高质量、自然流畅的语音。它是根据Dan Lyth和Simon King在Stability AI和Edinburgh University发表的论文《Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic annotations》的工作进行的复现,与其他TTS模型不同,Parler-TTS是一个完全开源的发布版本,所有的数据集、预处理、训练代码和权重都以宽松的许可证公开发布,感兴趣的同学可以在线体验。