Transformers Kütüphanesine Genel Bakış

Hugging Face Transformers, son teknoloji dil modellerini çok az kodla kullanmak ve ince ayar yapmak için tercih edilen Python kütüphanesidir. 🤗

Tek bir pip komutuyla kütüphaneyi projenize eklersiniz ve bir anda binlerce önceden eğitilmiş model erişilebilir hâle gelir.

Yaptığınız neredeyse her şey üç yapı taşına dayanır: bir model, bir belirteçleyici ve bunları bir araya getiren üst düzey bir işlem hattı.

Bir model, BERT veya GPT gibi bir dönüştürücünün öğrenilmiş ağırlıklarını barındırır. Girdi sayılarını etiketler veya metin gibi tahminlere dönüştürür.

Bir belirteçleyici, ham metninizi modelin beklediği tam sayı kimliklerine dönüştürür ve çıktıyı okunabilir metne geri çevirir.

Bir işlem hattı, belirteçleyici ile modeli tek bir çağrılabilir yapı içinde birleştirir. Böylece elle kurulum yapmadan bir görevi tek satırda çalıştırabilirsiniz.

Oluşturduktan sonra işlem hattını bir işlev gibi çağırırsınız; işlem hattı etiket ve güven puanı içeren temiz bir sonuç döndürür.

Hugging Face Merkezi, adını kullanarak yüklediğiniz paylaşılan modelleri barındırır; bu nedenle çoğu zaman herhangi bir şeyi sıfırdan eğitmeniz gerekmez.

AutoModel ve AutoTokenizer gibi yardımcılar her kontrol noktası için doğru sınıfı seçer. Böylece tek satırlık kod birçok mimari üzerinde çalışır.

İşlem hatları kutudan çıktığı hâliyle birçok işi destekler: sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma, özetleme, çeviri ve soru yanıtlama.

İşlem hatları modelleri denemek için harikadır; ancak bir modeli gerçekten kendinize uyarlamak için bu kursta daha sonra kendi verilerinizle ince ayar yapacaksınız.

Transformers size modeller, belirteçleyiciler ve işlem hatları sunar. Merkezden bir kontrol noktası yükleyin ve gerçek doğal dil işleme görevlerini yalnızca birkaç satırda çalıştırın. ✅