Hugging Faceモデル運用入門
Hugging Face を用いたモデル運用入門 Hugging Face を用いたモデル運用入門 近年、機械学習モデルの利用が急速に広がっています。その中でも、Hugging Face は、非常に強力で使いやすいモデルとツールを提供しており、初心者から上級者まで幅広いユーザーに利用されています。本記事では、Hugging Face を用いたモデル運用の基本的な流れと、実際にモデルを動かすためのステップを解説します。 Hugging Face Hub とは？ Hugging Face Hub は、Hugging Face が提供するモデル、データセット、学習済みモデルなどを共有・利用するためのプラットフォームです。モデルのダウンロードはもちろん、独自のモデルを公開することも可能です。公開されたモデルは、Hugging Face のツールを使って簡単に利用できます。 モデルのダウンロードと利用 Hugging Face Transformers ライブラリを使用すると、Hugging Face Hub に公開されている様々なモデルを簡単に利用できます。モデルのダウンロードと利用の基本的な流れは以下の通りです。 Transformers ライブラリのインストール まず、Transformers ライブラリをインストールします。これは、以下のコマンドでインストールできます。 pip install transformers モデルの選択 Hugging Face Hub に公開されているモデルの中から、利用したいモデルを選択します。例えば、テキスト生成モデルであれば、GPT-2 や GPT-Neo などがあります。 モデルのロード Transformers ライブラリの `AutoModelForCausalLM` クラスを使用して、選択したモデルをロードします。これは、モデルのバージョンや設定などを指定できます。 from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") 推論の実行 ロードしたモデルを使って...