タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。
ChatGPT APIの使い方 実際にChatGPT APIを使ってみましょう。 openai-pythonのインストール 今回はOpenAIのPython用ライブラリであるopenai-pythonを使います。pipを用いて、openai-pythonをインストールしましょう。 pip install openai APIリクエスト ChatCompletion.createで対話を生成できます。たとえば、以下のようなコードになります。 import openai openai.api_key = "sk-..." # APIキー completion = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは！"}] ) print(complet
うみゆき@AI研究 on Twitter: "なにやら中国の方が作られた音声合成AI「MoeGoe」の2891人の日本アニメキャラの音声モデルが公開されてしまった！！Hugging Faceでデモが試せる！早速まどマギの５人に喋ってもらった！！うわうわうわ！ヤバいよヤバい本当… https://t.co/IsmQsTS8is"
なにやら中国の方が作られた音声合成AI「MoeGoe」の2891人の日本アニメキャラの音声モデルが公開されてしまった！！Hugging Faceでデモが試せる！早速まどマギの５人に喋ってもらった！！うわうわうわ！ヤバいよヤバい本当… https://t.co/IsmQsTS8is
Stable Diffusion 2-1 - a Hugging Face Space by stabilityai
Discover amazing ML apps made by the community
画像AIを調べると必ず出てくる謎のサイト「Hugging Face」ってナニモノ？ 正体は急成長中の“ユニコーン”
「Midjourney」や「Stable Diffusion」といった画像生成AIが登場して以降、「自分でも好きな画像を作ってみたい」と思う人も増えているのではないだろうか。実際にそうして調べていると、こんな表現に必ずと言っていいほど行き当たる。 「Hugging Face上でお手軽に試せます」「モデルはHugging Faceからダウンロード」「Hugging Faceのライブラリを」──。 例えばStable Diffusion（以下、SD）を使いたいなら、SDは英Stability AIが主立って公開しているものだから、同社Webサイトを参照するのが王道だ。するとソースコードや導入方法がまとまったGitHubのページに案内されるのだが、いざ説明を読むとやはりSDの学習済みモデルがHugging Faceというサイト上にあるのが分かる。 公式がそう案内しているから怪しくはないのだろうが
rinna/japanese-hubert-base","children":[],"isValid":true,"title":"rinna/japanese-hubert-base"},{"id":"overview","label":"Overview","children":[],"isValid":true,"title":"Overview"},{"id":"how-to-use-the-model","label":"How to use the model","children":[],"isValid":true,"title":"How to use the model"},{"id":"how-to-cite","label":"How to cite","children":[],"isValid":true,"title":"How to cite"},{"id"
Discover amazing ML apps made by the community
Hugging Face Pipelineを使ったお手軽AIプログラミング | IIJ Engineers Blog
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 Hugging Faceってご存じですか？ AIを使用したプログラム・スクリプトを作る際、ゼロから起こす場合は以下のような部分を作り込んだり、Githubなどのリポジトリサイトからソースを入手したりする必要があったりします。 AIモデル トレーニングのためのロジック 評価・テストのためのロジック データローダ トレーニング・評価データを読み込むためのフォーマット、読み込み処理・変換処理など チェックポイントの書き出し Hugging Faceというサイトは、学習済みモデルやデータセッ
Discover amazing ML apps made by the community
Discover amazing ML apps made by the community
Discover amazing ML apps made by the community
ChatGPTのベースになった自然言語処理モデル「Transformer」を調べていたら「Hugging Face」に行き着いた | 豆蔵デベロッパーサイト
ChatGPTのベースになった自然言語処理モデル「Transformer」を調べていたら「Hugging Face」に行き着いた 最近「ChatGPT」というワードがSNSを賑わしているようです。 筆者は技術に対しては非常にミーハー(？)なので、ChatGPTが何なのか？また、どれほど凄いのか試してみたくなりました。 さっそく ChatGPT を使ってみたいと思います。 (ChatGPTの利用登録の方法については、解説サイトがたくさんありますのでそちらを参照ください。Googleアカウントを持っていればGoogleアカウントと連携してログインすることも可能です) ChatGPTに登録してログインすると以下のような画面が表示されます。 Examplesを使って、いくつかの問いかけに対する応答を確認することが出来ます。 試しにExamplesの一番上にある「Explain quantum co
Discover amazing ML apps made by the community
Meta、テキストや旋律から音楽を生成するAI「MusicGen」をオープンソース化 Hugging Faceでお試し可能
米Metaは6月9日（現地時間）、音楽生成LMの「MusicGen」を発表した。ディープラーニングによる音声処理と生成のためのライブラリ「Audiocraft」の一部として、GitHubでオープンソース化した。商用利用も可能だ。 曲のイメージをテキストプロンプトで入力することで音楽を生成できる。オプションで、mp3形式のメロディデータを追加することも可能だ。 MusicGenは、米Googleが2017年に発表した深層学習モデル「Transformer」をベースにした音楽生成モデル。Googleが1月に発表した「MusicLM」のような従来の類似モデルとは異なり、自己教師型でセマンティック表現が不要だ。 MusicGenのトレーニングには、1万件の高品質な音楽トラックの内部データセットと、ShutterStockとPond5の音楽データを利用した。2万時間分のライセンス音楽を使ったとしてい
Discover amazing ML apps made by the community
Not-For-All-Audiences This repository has been marked as containing sensitive content and may contain potentially harmful and sensitive information. View content
Image to text models output a text from a given image. Image captioning or optical character recognition can be considered as the most common applications of image to text. Use Cases Image Captioning Image Captioning is the process of generating textual description of an image. This can help the visually impaired people to understand what's happening in their surroundings. Optical Character Recogn
「GPT-4よりも強力なAIシステムの開発を停止せよ」という署名運動は、「非現実的で不必要」だと、オープンソースのAIコミュニティー「Hugging Face」を運営する米Hugging FaceのAI研究者、サーシャ・ルッチョーニ博士が米Wiredへの寄稿で提言した。 この署名運動は、AIの安全性について研究する非営利の研究組織Future of Life Institute（FLI）が3月28日に公開した。「人間と競合する知能を持つAI」は人類に重大なリスクをもたらすと主張し、AIの危険性が適切に評価されるまで、少なくとも開発を6カ月停止するよう求めている。米OpenAIの立ち上げに参加したがその後袂を分かったイーロン・マスク氏や、米Apple共同創業者のスティーブ・ウォズニアック氏など3000人以上が署名した。 ルッチョーニ氏は、この呼びかけは曖昧なだけでなく、実行不可能だと主張。ま
Discover amazing ML apps made by the community
米GoogleのクラウドサービスGoogle Cloudは1月25日（現地時間）、オープンソースのAI開発プラットフォームを手掛ける米Hugging Faceと「生成AIおよびML開発を加速する戦略的パートナーシップ」を結んだと発表した。開発者はGoogle Cloud上でオープンモデルを迅速かつコスト効率よくトレーニング、調整、提供できるようになるとしている。 Hugging Faceを利用する開発者は、プラットフォームから数回クリックするだけでGoogle CloudのVertex AIを使ってモデルをトレーニングできるようになり、モデルのトレーニングと微調整を支援するGoogle Kubernetes Engine（GKE）も使えるようになる（2024年前半）。 Google Cloudでは、米NVIDIAのH100 TensorコアGPU搭載のA3 VMのサポートが追加される見込み
Update V2.5 has been updated for ease of use as anime-style model. I use this embedding for negative prompts. https://huggingface.co/datasets/gsdf/EasyNegative Share by-products V2.1…Feeling of use similar to V2.0 V2.2…NSFW model Counterfeit-V2.5 e.g. ((masterpiece,best quality)),1girl, solo, animal ears, rabbit, barefoot, knees up, dress, sitting, rabbit ears, short sleeves, looking at viewer, gr
\n import paddlehub as hub\n File \"/home/user/.local/lib/python3.9/site-packages/paddlehub/__init__.py\", line 54, in \n from paddlehub.compat.task.text_generation_task import TextGenerationTask\n File \"/home/user/.local/lib/python3.9/site-packages/paddlehub/compat/task/text_generation_task.py\", line 22, in \n from paddle.fluid.layers import RNNCell, LSTMCell, rnn, BeamSearchDecoder, dynamic_de
Discover amazing ML apps made by the community
AmazonがOpenAIのライバルの人工知能スタートアップHugging Faceとの提携を強化、AWSで次世代LLMを構築して提供へ
機械学習アプリケーション構築ツールを手がけるHugging FaceとAmazon Web Services(AWS)が2023年2月21日に、両社のパートナーシップを拡大することを発表しました。Amazonはこの提携により、Hugging Faceが開発を進めるChatGPTのライバルをAWSで提供するとしています。 Hugging Face and AWS partner to make AI more accessible https://huggingface.co/blog/aws-partnership AWS and Hugging Face collaborate to make generative AI more accessible and cost efficient | AWS Machine Learning Blog https://aws.amazon.co
英語ではあるが、詳細な説明は要らないだろう。簡単に概説しておくと、右側にはダウンロード数順で人気のデータセットが一覧表示されている。 キーワード検索できるだけでなく、左側の［Task Categories］（タスクのカテゴリー：問題種別の大まかな大分類）／［Tasks］（タスク：より具体的な問題種別）／［Languages］（言語）／［Multilinguality］（多言語性）／［Sizes］（データサイズ）／［Licenses］（ライセンス）でフィルタリングできる。 機械学習の際に「どのデータセットを使えばよいか」を悩むことはよくあると思うが、このランキング表示は非常に参考になるのではないだろうか。 各データセットのページ内容 図1のデータセット名（例えばwikitext）をクリックしてページを開くと、図2のように表示される。 これも直観的に把握できると思うので、細かな説明は不要だと思
Dataset Japanese subset of the mC4 dataset Training Trained for 3000 steps on top of the MPT 7b checkpoint mosaicml/mpt-7b How to load Before running this model, please install the following pip package: pip install einops To load the model, run the following command. from transformers import AutoModelForCausalLM model_name = "lightblue/japanese-mpt-7b" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained
","chat_template":[{"name":"default","template":"{{ bos_token }}{% if messages[0]['role'] == 'system' %}{% set loop_messages = messages[1:] %}{% set system_message = messages[0]['content'] %}{% elif false == true %}{% set loop_messages = messages %}{% set system_message = 'You are Command-R, a brilliant, sophisticated, AI-assistant trained to assist human users by providing thorough responses. You
Hugging FaceのモデルをLangChainで使う方法を調べた - まったり勉強ノート
今回はLangChainの小ネタの記事でHugging FaceのモデルをLangChainで扱う方法について調べたので、その記事になります。 LangChainについてご存じないという方のために一言で説明するとLangChainはChatGPTの内部で使われているLLMを扱いやすい形でwarpしたライブラリになります。紹介記事を以前書きましたので、詳しく知りたい方はこちらをご覧ください。 LangChainのexampleを見ると多くの場合OpenAIのAPIを使うことが多いように感じます。ただ、OpenAIのモデルは精度が良いのですが、一方で長文の生成をしようとするとかなりの額のお金が必要になります。このため、遊びで使うには勇気がいるケースがあります。 このため、懐に優しい形でLangChainを扱えないか？ということで、有名どころのモデルが大体おいてあるHugging Faceを利用
","unk_token":"","pad_token":"[PAD]","bos_token":"","cls_token":"[CLS]","sep_token":"[SEP]","mask_token":"[MASK]"}},"discussionsDisabled":false,"downloads":1941,"downloadsAllTime":682916,"id":"rinna/japanese-gpt-1b","isLikedByUser":false,"isWatchedByUser":false,"inference":"Yes","lastModified":"2024-04-03T07:17:07.000Z","likes":92,"pipeline_tag":"text-generation","library_name":"transformers","lib
2年前のことだ。米ニューヨークの人工知能（AI）スタートアップであるHugging Faceは、自然言語処理の分野に颯爽と登場すると、多くの主体が最先端の深層学習の世界に簡単に参加できる道を開く技術をもたらした。同社の「Transformers」は、Googleの「BERT」をはじめとする数多くの自然言語処理用ニューラルネットワークに素早く対応できるプログラミングキットで、現在主流のプログラミングフレームワークである「PyTorch」や「TensorFlow」から呼び出せるライブラリーとして公開された。 Transformersの人気は急速に高まっている。同社によれば、今では5000社以上の企業がこのライブラリーを使用しているという。 このツールキットの人気は、世界最大のクラウドコンピューティングプロバイダーであるAmazon Web Services（AWS）にも認識されていたようだ。両
waifu-diffusion v1.4 - Diffusion for Weebs waifu-diffusion is a latent text-to-image diffusion model that has been conditioned on high-quality anime images through fine-tuning. masterpiece, best quality, 1girl, green hair, sweater, looking at viewer, upper body, beanie, outdoors, watercolor, night, turtleneck Original Weights Gradio & Colab We also support a Gradio Web UI and Colab with Diffusers
rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft · Hugging Face
Contributors Tianyu Zhao and Kei Sawada I/O Format A special format has been adopted to construct inputs. An input prompt is formatted as a conversation between ユーザー and システム. Each input utterance consists of (1) its speaker ("ユーザー" or "システム"), (2) a colon (":"), (3) a whitespace (" "), and (4) utterance text (e.g. "世界で一番高い山は？"). The input prompt should be ended with "システム: " to acknowledge the mo
Discover amazing ML apps made by the community
Model Card for Switch Transformers C - 2048 experts (1.6T parameters for 3.1 TB) Table of Contents TL;DR Model Details Usage Uses Bias, Risks, and Limitations Training Details Evaluation Environmental Impact Citation Model Card Authors TL;DR Switch Transformers is a Mixture of Experts (MoE) model trained on Masked Language Modeling (MLM) task. The model architecture is similar to the classic T5, b
Models - Hugging Face
Text Classification • Updated May 28, 2023 • 88.2M • 366
Negative Embedding / Textual Inversion Idea The idea behind this embedding was to somehow train the negative prompt as an embedding, thus unifying the basis of the negative prompt into one word or embedding. Side note: Embedding has proven to be very helpful for the generation of hands! :) Usage To use this embedding you have to download the file aswell as drop it into the "\stable-diffusion-webui
GoogleとHugging Faceが戦略的提携、Hugging FaceユーザーがNVIDIAのH100やGoogleのTPUなどの強力な計算資源を利用可能に
機械学習モデルの配布やデモの実行が可能なAI開発プラットフォーム「Hugging Face」がGoogle Cloudと戦略的パートナーシップを提携しました。この提携により、Hugging FaceのユーザーはGoogle Cloudの強力な計算資源を手軽に利用可能となります。 Hugging Face and Google partner for open AI collaboration https://huggingface.co/blog/gcp-partnership Google Cloud and Hugging Face Announce Strategic Partnership to Accelerate Generative AI and ML Development - Jan 25, 2024 https://www.googlecloudpresscorner.
Hugging Face、Appleデバイス上で大規模言語モデルを実行するためのSwiftパッケージとDemoアプリを公開。
Hugging FaceがApple Siliconを搭載したMacなどAppleデバイス上で大規模言語モデルを実行するためのSwiftパッケージとDemoアプリを公開しています。詳細は以下から。 学習済みの機械学習モデルやデータセットなどを公開/共有するHugging FaceのMLエンジニアで、Mac用Stable Diffusionクライアント「Diffusers」などを開発しているPedro Cuencaさんは現地時間2023年08月08日、Apple Silicon MacなどAppleデバイス上で大規模言語モデル(LLM)を実行するためのSwiftパッケージとDemoアプリを公開しています。 📢 Announcing Swift Transformers 📢 A package to run language models in native apps, on-device
前回記事に続いてHugging Faceネタです。Transformers本体ではなく、分かち書きを行うTokenizersライブラリの紹介をします。 Hugging Faceが開発しているTransformersでは、事前学習モデルと用いた分かち書き処理を同梱して配布している。 機械学習モデルの学習時と推論時の間で分かち書き設定が異なったり、分かち書き済み公開データと分かち書き設定が揃っていなかったりすると、モデルの挙動が正しく再現できないので、この設定が揃うように仕組みで吸収できる良いプラクティスといえる。 比較的古いバージョン*1のTransformersが用いるトークナイザは、ライブラリ内に同梱されるPython実装のものであった。 日本語で配布されているTransformersモデルの事例でいうと、例えば東北大学の乾研究室から公開されている日本語BERTモデルでは、Transfo
Hugging FaceでOpenAIの音声認識”Whisper”をFine Tuningする方法が公開されました | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村です。 OpenAIがリリースしたWhisperについて、先日Hugging FaceのブログでHugging Faceのフレームワークを用いたfine-tuningの実行方法が紹介されました。 fine-tuningにより、自社で蓄積された音声や書き起こしのデータセットがある場合は、特化した学習をすることが可能です。 また著名なHugging Faceからfine-tuningの実装がリリースされたことで、今後様々なシーンでの応用の可能性を感じます。 Hugging FaceブログではHindi語を例として実施していますが、今回はこちらについて、日本語データを例にしながら動作を確認していきたいと思います。 概要 本記事では、Hugging Faceのフレームワークを用いたfine-tuningの実行を、日本語データセットを例
Diffusers Gallery - a Hugging Face Space by huggingface-projects
Discover amazing ML apps made by the community
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ChatGPT APIとWhisper APIで議事録文字起こしアプリを作り、Hugging Face Spacesで公開する | gihyo.jp
rinna/japanese-hubert-base · Hugging Face
Moe TTS - a Hugging Face Space by skytnt
Rapid GPT - a Hugging Face Space by kunishou
DALL·E mini by craiyon.com on Hugging Face
MusicGen - a Hugging Face Space by facebook
AnimeGANv2 - a Hugging Face Space by akhaliq
C4AI Command R Plus - a Hugging Face Space by CohereForAI
litagin/moe-speech · Datasets at Hugging Face
What is Image-to-Text? - Hugging Face
AI開発停止要求署名は無意味、透明性と説明責任の改善を──Hugging Faceのルッチョーニ博士
MPT-7B-Instruct - a Hugging Face Space by mosaicml
Google CloudとHugging Faceが提携 AI開発者にH100などのパワーを提供へ
gsdf/Counterfeit-V2.5 · Hugging Face
ERNIE-ViLG - a Hugging Face Space by PaddlePaddle
Whisper Web - a Hugging Face Space by Xenova
Hugging FaceのDatasets： 自然言語処理のデータセット提供サイト
lightblue/japanese-mpt-7b · Hugging Face
CohereForAI/c4ai-command-r-plus · Hugging Face
rinna/japanese-gpt-1b · Hugging Face
AWSとHugging Faceが連携、オープンソース深層学習の"大衆化"へ--幹部に聞く
hakurei/waifu-diffusion · Hugging Face
EvoVLM JP - a Hugging Face Space by SakanaAI
google/switch-c-2048 · Hugging Face
Nerfgun3/bad_prompt · Datasets at Hugging Face
日本語でHugging Face Tokenizersを動かす - MNTSQ Techブログ
jigensha.info
www.bows-design.com
aviation-space-business.blogspot.com
www.roomie.jp
reiko0.st.coresv.net
otokomaeken.com