Hugging Face SpacesでLivebookノートブックをアプリとしてデプロイする

'Hugging Face SpacesでLivebookノートブックをデプロイ'

エリクサーのコミュニティは、機械学習に向けて大きな進歩を遂げており、Hugging Faceはそれを実現するために重要な役割を果たしています。今日のエリクサーと機械学習で既に達成できることを示すために、私たちはLivebookを使用してWhisperベースのチャットアプリを構築し、それをHugging Face Spacesにデプロイしています。15分以内にすべて完了しますので、ぜひご覧ください：

このチャットアプリでは、ユーザーはオーディオメッセージの送信のみでコミュニケーションを行い、Whisper機械学習モデルによって自動的にテキストに変換されます。

このアプリは、Livebookとエリクサーの機械学習エコシステムのいくつかの興味深い機能を紹介しています：

• Hugging Faceモデルとの統合
• マルチプレイヤーの機械学習アプリ
• 並行して機械学習モデルを提供する（ボーナスポイント：モデルの提供をクラスタ上で簡単に分散させることもできます）

Livebookがまだ知らない場合は、それはエリクサーでインタラクティブなコードノートブックを書くためのオープンソースツールであり、数値計算、データサイエンス、機械学習のエリクサーツールの成長するコレクションの一部です。

• iPhone、iPad、およびMacでのCore MLによる高速で安定した拡散
• AIポリシー@🤗：AIの説明責任に関する米国NTIAのコメント依頼への回答
• 低リソースASRのためのMMSアダプターモデルの微調整

Hugging Faceとエリクサー

エリクサーコミュニティは、機械学習の領域でHugging Faceプラットフォームとそのオープンソースプロジェクトを活用しています。以下にいくつかの例を示します。

Hugging Faceの事前学習済みニューラルネットワークモデルをエリクサーコミュニティにもたらした最初のポジティブな影響は、Bumblebeeライブラリでした。このライブラリはHugging Face Transformersからインスピレーションを受け、Hugging Face Hubを使用してモデルのパラメータをダウンロードしています。

もう1つの例は、tokenizersライブラリで、これはHugging Face Tokenizersのエリクサーバインディングです。

そして最後に、LivebookはHugging Face Spaces内で実行でき、Space Dockerテンプレートの1つとして提供されています。したがって、LivebookアプリをHugging Faceにデプロイするだけでなく、自分自身のノートブックを書いて実験するために無料でLivebookを実行することもできます。

あなたの番です

LivebookとHugging Faceのこの新しい統合が、ますます多くの人々が機械学習を利用し、自分の仕事を世界に披露することを可能にすることを願っています。

Hugging Face SpacesにLivebookをインストールし、ビデオチュートリアルに従って最初のLivebook MLアプリを構築してデプロイしてください。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!