Hugging Face pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) Počítačový Kurz

Zavedení

• Přehled NLP a jeho aplikací
• Úvod do Hugging Face a jeho klíčové vlastnosti

Nastavení pracovního prostředí

• Instalace a konfigurace Hugging Face

Pochopení knihovny Hugging Face Transformers a Transformer Models

• Prozkoumání struktury a funkcí knihovny Transformers
• Přehled různých modelů transformátorů dostupných v Hugging Face

Použití Hugging Face transformátorů

• Načítání a používání předtrénovaných modelů
• Použití transformátorů pro různé úlohy NLP

Jemné doladění předtrénovaného modelu

• Příprava datové sady pro jemné doladění
• Jemné doladění modelu Transformer pro konkrétní úkol

Sdílení modelů a tokenizérů

• Export a sdílení trénovaných modelů
• Využití tokenizérů pro zpracování textu

Prozkoumání Hugging Face Knihovna datových sad

• Přehled knihovny datových sad v Hugging Face
• Accesspoužívání a využívání již existujících datových sad

Průzkum Hugging Face Knihovna tokenizérů

• Pochopení technik tokenizace a jejich důležitosti
• Využití tokenizérů z Hugging Face

Provádění klasických NLP úkolů

• Implementace běžných úloh NLP pomocí Hugging Face
• Klasifikace textu, analýza sentimentu, rozpoznávání pojmenovaných entit atd.

Využití modelů transformátorů pro řešení úloh při zpracování řeči a Computer Vision

• Rozšíření použití Transformers nad rámec textových úloh
• Použití transformátorů pro úlohy související s řečí a obrazem

Odstraňování problémů a ladění

• Běžné problémy a výzvy při práci s Hugging Face
• Techniky pro odstraňování problémů a ladění

Vytváření a sdílení ukázek modelů

• Navrhování a vytváření interaktivních ukázek modelů
• Efektivní sdílení a předvádění vašich modelů

Shrnutí a další kroky

• Shrnutí klíčových pojmů a naučených technik
• Pokyny pro další zkoumání a zdroje pro další učení