• Buradasın

    Hugging Face kütüphaneleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Hugging Face kütüphaneleri şunlardır:
    • Model Hub 13. Topluluk tarafından geliştirilmiş, çeşitli makine öğrenimi görevleri için kullanılabilen 50.000’den fazla önceden eğitilmiş modelin yer aldığı bir kütüphanedir 1.
    • Transformers 14. BERT, GPT-2, T5, RoBERTa, DistilBERT ve CLIP gibi en güçlü dil ve görüntü modellerini içeren bir kütüphanedir 1.
    • Datasets 14. NLP, görüntü işleme ve konuşma işleme için veri kümeleri içeren bir kütüphanedir 1.
    • Tokenizers 1.
    • Accelerate 1.
    • Gradio 14. Makine öğrenmesi modellerini kullanarak etkileşimli arayüzler oluşturmak için kullanılabilen bir Python kütüphanesidir 4.
    • AutoNLP 34. Kod yazmadan özel NLP modellerini eğitme ve dağıtma sürecini otomatikleştiren bir araçtır 3.
    • Optimize 4. Makine öğrenmesi modellerinin optimizasyonunu ve dağıtımını kolaylaştırmak için tasarlanmış bir Python kütüphanesidir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. okeiai.com
        1
      2. tr.linkedin.com
        2
      3. talha-yuce.site
        3
      4. tr.wikipedia.org
        4
      5. mmuratarat.github.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    HuggingFace hangi derin öğrenme kütüphanesi ile uyumlu?

    Hugging Face, PyTorch, TensorFlow ve JAX derin öğrenme kütüphaneleriyle uyumludur. PyTorch için, Transformers kütüphanesinin "pytorch-pretrained-bert" olarak bilinen ilk sürümü, daha sonra "pytorch-transformers" ve nihayetinde "transformers" olarak adlandırılmıştır. TensorFlow ile uyumluluk, Hugging Face'in model ve veri kümelerinin entegrasyonunda önemli bir rol oynar. JAX desteği, Hugging Face'in model geliştirme ve özelleştirme süreçlerinde esneklik sağlar.
    5 kaynak

    Hugging face yapay zeka mı?

    Hugging Face, bir yapay zeka (YZ) platformudur. 2016 yılında kurulan Hugging Face, makine öğrenimi kullanarak uygulama geliştirmek için hesaplama araçları sağlayan bir platform olarak tanımlanmaktadır. Platformun en önemli özelliklerinden biri, kendi yapay zeka modellerinizi oluşturabilmenizdir. Hugging Face, özellikle doğal dil işleme uygulamaları için geliştirilen transformer kütüphaneleri ile bilinmektedir. Ayrıca, bilgisayarla görme ve multimodal yapay zeka gibi alanlarda da hizmet vermektedir.
    5 kaynak

    Framework ve kütüphane arasındaki fark nedir?

    Framework (Çerçeve) ve Kütüphane (Library) Arasındaki Temel Farklar: Kullanım Şekli: Kütüphane: Geliştirici, ihtiyaç duyduğu fonksiyonu seçer ve ilgili kütüphaneyi kullanır. Framework: Geliştirici, framework'ün belirlediği yapıya uymak zorundadır ve framework, uygulamanın akışını kontrol eder. Kontrol Mekanizması: Kütüphane: Kontrol geliştiricidedir. Framework: Kontrol framework'tedir. Yapı: Kütüphane: Belirli işlevleri yerine getiren kod koleksiyonlarıdır. Framework: Birden fazla kütüphane içerebilir ve belirli bir yazılım mimarisi ile tasarım desenlerine sahiptir. Örnekler: Kütüphane: OpenCV, Selenium, jQuery. Framework: Angular, React, .NET, Laravel.
    5 kaynak

    Hugging Face ne işe yarar?

    Hugging Face, makine öğrenimi (ML) modelleri, veri kümeleri ve uygulamaların paylaşıldığı ve işbirliği yapıldığı bir platformdur. Başlıca işlevleri: Model ve veri kümesi paylaşımı: Önceden eğitilmiş modeller ve veri kümeleri araştırmacılar ve kullanıcılar tarafından paylaşılır. Model denemesi: Spaces özelliği, kullanıcıların modelleri demo olarak denemelerine olanak tanır. Yapay zeka geliştirme: Doğal dil işleme, görüntü işleme ve ses işleme gibi alanlarda yapay zeka geliştirme araçları sunar. Araştırma ve yenilik: Yeni algoritmalar ve modeller geliştirmek için araçlar sağlar. Hugging Face, hem ücretsiz hem de kurumsal düzeyde hizmetler sunarak, hobici geliştiricilerden büyük işletmelere kadar geniş bir kullanıcı kitlesine hitap eder.
    5 kaynak