【Hugging Face】Ep.1 平凡人也能玩的起的AI平台
閱讀時間約 5 分鐘
它到底是什麼？
簡單說Hugging Face是人工智慧開源平台，開發者發表和共享預訓練模型、資料庫和示範檔案等。Hugging Face共享超過10萬個預訓練模型，上萬資料庫，包括微軟、Google、彭博、英特爾等各行業上萬機構都有使用Hugging Face。
理念與目標
我們都知道最近火紅的OpenAI公開的ChatGPT非常熱門， 但在開發者服務方面， OpenAI正在搭起人工智慧的圍牆， 僅允許滿足條件的企業或個人進入， 而「Hugging Face」希望每個人都能做出生成式AI的模型， 有點像是Github的概念， 讓整個資訊科技可以快速推進。
巨頭努力築起AI的圍牆的戰場之下， 「Hugging Face」有點像強力的民兵， 擁抱開放， 讓一般的平民老百姓也有機會接觸到高深的AI技術， 不再讓這些尖端技術掌握在巨頭手中， 因此也吸引了不少的擁護者， 其實一開始的「Hugging Face」是針對年輕人開發的聊天機器人， 且技術基於NLP(自然語言處理)， Transformer模型的出現瞬間成為自然語言領域最受開發者關注的模型，也讓Hugging Face一炮而紅。
商業模式
Hugging Face Hub
相信只要是開發者都知道Github是一個儲存程式碼的倉庫， 但AI模型呢？ 總要有個地方集中控管吧！
如果有興趣的朋友請至這裡參考參考: https://huggingface.co/docs/hub/index
我們可以發現到除了模型以外， 資料集、靜態網頁空間、報告空間..， 非常的豐富， 讓我們可以將開發好的專案完整的放置Hub之上， 透過學習交流的方式加快人工智慧的進程。
組成的元件
使用Hugging Face務必要了解最重要的三大元件， 基本上各種任務的模型(語音辨識、影像分類、NLP…)， 都是離不開這三大元件的。
Transformers
顧名思義就是為了處理各種Transformer模型而開發的元件。
Tokenizers
我們都知道NLP的世界裡， 文字的最小的單位就是詞， 而要將文字化成詞的關鍵就是斷詞， Tokenizers就是扮演著這個角色， 提供了不同的策略也支援前處理、後處理。
Datasets
我們都知道AI訓練的重要養分來源就是資料集， 而Datasets元件就是扮演著如何將資料集管理好的角色， 並提供豐富的API(隨機分類、切割、整合pandas)， 讓我們更容易的處理資料。
更多其他的元件
最佳化、加速器的Accelerate、Optimum， 甚至是無代碼工具的AutoTrain…， 都是Hugging Face涵蓋的強大功能。
簡易的使用方式讓我們輕鬆上手
這邊我們就使用wav2vec2的語音辨識模型試玩看看吧！
使用起來非常簡單, 我們只要使用pipeline搭配指定的任務， 就能進行簡單的AI任務， 以這裡的範例為例， 我們會使用「automatic-speech-recognition」語音辨識的任務來進行。
並指定「ydshieh/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn-gpt」這個中文模型進行語音辨識。
如何找模型呢？
我們可以在Hugging face首頁直接進行搜尋。
也可以到模型區進行精確的篩選。
最後直接將音檔進行辨識，產生文字， 整個操作流程非常簡易。
import torch
# 引入pipeline
from transformers import pipeline
# 定義任務
asr = pipeline(
"automatic-speech-recognition",
model='ydshieh/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn-gpt',
)
# 執行任務
result = asr('./test.wav')
text = result['text']
text
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哈囉，我是阿Han，是一位 👩💻 軟體研發工程師，喜歡閱讀、學習、撰寫文章及教學，擅長以圖代文，化繁為簡，除了幫助自己釐清思路之外，也希望藉由圖解的方式幫助大家共同學習，甚至手把手帶您設計出高品質的軟體產品。
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本篇參與的主題活動
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