بناء الجملة:
توجد مجموعة متنوعة من الخدمات التي يوفرها Hugging Face ولكن إحدى خدماته المستخدمة على نطاق واسع هي 'API'. تسمح واجهة برمجة التطبيقات (API) بالتفاعل بين الذكاء الاصطناعي المدربين مسبقًا ونماذج اللغة الكبيرة مع التطبيقات المختلفة. يوفر Hugging Face واجهات برمجة التطبيقات لنماذج مختلفة كما هو مذكور في ما يلي:
- نماذج توليد النص
- نماذج الترجمة
- نماذج لتحليل المشاعر
- نماذج لتطوير الوكلاء الافتراضيين (روبوتات المحادثة الذكية)
- التصنيف ونماذج الانحدار
دعنا الآن نكتشف طريقة الحصول على واجهة برمجة تطبيقات الاستدلال المخصصة من Hugging Face. للقيام بذلك ، علينا أولاً أن نبدأ بتسجيل أنفسنا على الموقع الرسمي لـ Hugging Face. انضم إلى مجتمع Hugging Face من خلال التسجيل في هذا الموقع باستخدام بيانات اعتمادك.
بمجرد حصولنا على حساب على Hugging Face ، يتعين علينا الآن طلب واجهة برمجة تطبيقات الاستدلال. لطلب واجهة برمجة التطبيقات ، انتقل إلى إعدادات الحساب وحدد 'رمز الوصول'. نافذة جديدة ستفتح. حدد خيار 'رمز جديد' ثم قم بإنشاء رمز مميز من خلال تقديم اسم الرمز المميز أولاً ودوره كـ 'WRITE'. يتم إنشاء رمز جديد. الآن ، يجب علينا حفظ هذا الرمز المميز. حتى هذه النقطة ، لدينا رمزنا المميز من Hugging Face. في المثال التالي ، سنرى كيف يمكننا استخدام هذا الرمز المميز للحصول على واجهة برمجة تطبيقات للاستدلال.
مثال 1: كيفية عمل نموذج أولي باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Hugging Face Inference
حتى الآن ، ناقشنا الطريقة الخاصة بكيفية البدء مع Hugging Face وقمنا بتهيئة رمز مميز من Hugging Face. يوضح هذا المثال كيف يمكننا استخدام هذا الرمز المميز الذي تم إنشاؤه حديثًا للحصول على واجهة برمجة تطبيقات للاستدلال لنموذج معين (التعلم الآلي) وإجراء تنبؤات من خلاله. من الصفحة الرئيسية لـ Hugging Face ، حدد أي نموذج تريد العمل به يكون وثيق الصلة بمشكلتك. لنفترض أننا نريد العمل مع تصنيف النص أو نموذج تحليل المشاعر كما هو موضح في المقتطف التالي من قائمة هذه النماذج:
نختار نموذج تحليل المشاعر من هذا النموذج.
بعد اختيار النموذج ، ستظهر بطاقة النموذج الخاصة به. تحتوي بطاقة النموذج هذه على معلومات تتعلق بتفاصيل التدريب الخاصة بالنموذج وخصائص النموذج. نموذجنا هو roBERTa-base التي تم تدريبها على 58 مليون تغريدة لتحليل المشاعر. يحتوي هذا النموذج على ثلاث تسميات للفصول الرئيسية ويصنف كل مدخل في تسميات الفصل ذات الصلة.
بعد تحديد النموذج ، إذا حددنا زر النشر الموجود في الزاوية اليمنى العليا من النافذة ، فإنه يفتح قائمة منسدلة. من هذه القائمة ، نحتاج إلى تحديد خيار 'Inference API'.
ثم تقدم واجهة برمجة تطبيقات الاستدلال شرحًا كاملاً لكيفية استخدام هذا النموذج المحدد مع هذا الاستدلال وتتيح لنا إنشاء النموذج الأولي لنموذج الذكاء الاصطناعي بسرعة. تعرض نافذة واجهة برمجة التطبيقات للاستدلال الكود المكتوب في نص بايثون.
نقوم بنسخ هذا الرمز وتنفيذ هذا الرمز في أي من Python IDE. نحن نستخدم Google Colab لهذا الغرض. بعد تنفيذ هذا الكود في غلاف Python ، فإنه يُرجع ناتجًا يأتي مع توقع النتيجة والتسمية. يتم إعطاء هذه التسمية والنتيجة وفقًا لمدخلاتنا نظرًا لأننا اخترنا نموذج 'تحليل المشاعر النصية'. بعد ذلك ، تكون المدخلات التي نقدمها للنموذج عبارة إيجابية وتم تدريب النموذج مسبقًا على ثلاث فئات تسمية: التسمية 0 تعني سلبية ، التسمية 1 تعني محايد ، التسمية 2 تم تعيينها على إيجابية. نظرًا لأن مدخلاتنا عبارة عن جملة إيجابية ، فإن توقع الدرجة من النموذج هو أكثر من التسميتين الأخريين مما يعني أن النموذج توقع الجملة على أنها 'إيجابية'.
يستورد الطلباتAPI_URL = 'https://api-inference.huggingface.co/models/cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment'
رؤوس = { 'تفويض' : 'حامل 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' }
def استفسار ( الحمولة ) :
إجابة = الطلبات. بريد ( API_URL و رؤوس = رؤوس و json = الحمولة )
يعود إجابة. json ( )
انتاج = استفسار ( {
'المدخلات' : 'أشعر أنني بحالة جيدة عندما تكون معي' و
} )
انتاج:
مثال 2: نموذج التلخيص من خلال الاستدلال
نتبع نفس الخطوات الموضحة في المثال السابق ونمذجًا أوليًا لناقل نموذج التلخيص باستخدام واجهة برمجة تطبيقات الاستدلال الخاصة به من Hugging Face. نموذج التلخيص هو نموذج تم تدريبه مسبقًا ويلخص النص بأكمله الذي نقدمه له كمدخلات. انتقل إلى حساب Hugging Face ، وانقر فوق النموذج من شريط القائمة العلوي ، ثم اختر النموذج المناسب للتلخيص ، وحدده ، واقرأ بطاقة النموذج الخاصة به بعناية.
النموذج الذي اخترناه هو نموذج BART تم تدريبه مسبقًا وهو مضبوط بدقة على مجموعة بيانات CNN اليومية. BART هو نموذج يشبه إلى حد كبير نموذج BERT الذي يحتوي على جهاز تشفير وفك تشفير. يكون هذا النموذج فعالا عندما يتم ضبطه بشكل جيد للفهم والتلخيص والترجمة ومهام إنشاء النص.
ثم اختر زر 'النشر' من الزاوية اليمنى العليا وحدد الاستدلال API من القائمة المنسدلة. تفتح واجهة برمجة تطبيقات الاستدلال نافذة أخرى تحتوي على الكود والتوجيهات لاستخدام هذا النموذج مع هذا الاستنتاج.
انسخ هذا الرمز ونفذه في غلاف Python.
يُرجع النموذج الناتج وهو تلخيص المدخلات التي قمنا بإدخالها إليه.
خاتمة
لقد عملنا على Hugging Face Inference API وتعلمنا كيف يمكننا استخدام الواجهة القابلة للبرمجة لهذا التطبيق للعمل مع نماذج اللغة المدربة مسبقًا. اعتمد المثالان اللذان قمنا بهما في المقالة أساسًا على نماذج البرمجة اللغوية العصبية. يمكن أن تعمل Hugging Face API معجزات إذا أردنا تطوير نموذج أولي سريع من خلال توفير التكامل السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتنا. باختصار ، فإن Hugging Face لديها حلول لجميع مشاكلك من التعلم المعزز إلى رؤية الكمبيوتر.