Hugging Face چیست؟ معرفی دنیای مدل‌های متن‌باز هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر، با ظهور شتابناک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، ابزارها و پلتفرم‌های متعددی به بازار ارائه شده‌اند که استفاده و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی را برای عموم تسهیل کرده‌اند. یکی از بارزترین و تأثیرگذارترین این پلتفرم‌ها، هاگینگ فیس (Hugging Face) محسوب می‌شود. در این مقاله از دیجیاتو با شما خواهیم بود تا توضیح دهیم Hugging Face چیست و برای چه گروهی از افراد مناسب است.

Hugging Face چیست؟

هاگینگ فیس در ابتدا تحت عنوان یک استارتاپ به توسعه چت‌بات‌های سرگرم‌کننده برای نوجوانان پرداخته بود، اما به سرعت تمرکز خود را به سوی ایجاد ابزارهای منبع‌باز در حوزه یادگیری ماشین معطوف کرد. اکنون این پلتفرم اصلیاً به خاطر کتابخانه Transformers خود شناخته می‌شود که یکی از پربازدیدترین کتابخانه‌ها برای بهره‌مندی از مدل‌های زبانی قدرتمند نظیر BERT و GPT به شمار می‌رود.

به مرور زمان، هاگینگ فیس تبدیل به اکوسیستمی کامل برای توسعه، آموزش، به اشتراک‌گذاری و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی گردیده است، که این امر باعث شده است تا این پلتفرم به نقطه عطفی برای پروژه‌های هوش مصنوعی در دانشگاه‌ها، شرکت‌های فناوری و حتی برای علاقه‌مندان در سراسر دنیا تبدیل شود.

Hugging Face چه کاربردهایی دارد؟

پلتفرم Hugging Face علی‌رغم اینکه کار خود را به‌عنوان یک اپلیکیشن چت‌بات ساده آغاز کرده بود، اکنون به عنوان یکی از ابزارهای پیچیده و کاربردی در عرصه هوش مصنوعی شناخته می‌شود.

این پلتفرم تنها در زمینه پردازش زبان طبیعی فعال نیست، بلکه در حوزه‌هایی مانند بینایی ماشین و تحلیل صوت نیز کاربردهای گسترده‌ای دارد. کاربران می‌توانند از مدل‌های آموزش‌دیده برای انجام وظایفی نظیر طبقه‌بندی تصویر، خلاصه‌سازی متن، ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و پاسخگویی به سؤالات بهره‌برداری کنند. یکی دیگر از کاربردهای برجسته Hugging Face، توسعه چت‌بات‌ها و دستیارهای صوتی هوشمند است که امکان تعاملات طبیعی و پویا با کاربران را فراهم می‌آورد.

مهم‌ترین ویژگی‌ها و سرویس‌های Hugging Face

هاگینگ فیس به عنوان یکی از پیشگامان پلتفرم‌های متن‌باز در حوزه هوش مصنوعی، مجموعه‌ای گسترده از ابزارها، مدل‌ها، APIها و منابع داده‌های متنوعی را برای کاربران فراهم می‌آورد. این ویژگی‌ها به طور خاص برای توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی طراحی شده‌اند. به بررسی مهم‌ترین قابلیت‌ها و خدمات این پلتفرم می‌پردازیم:

1. کتابخانه Transformers

کتابخانه Transformers به عنوان هسته اصلی Hugging Face شناخته می‌شود. این کتابخانه متن‌باز امکان دسترسی به صدها مدل آموزش‌دیده نظیر BERT، RoBERTa، GPT و بسیاری دیگر را فراهم می‌آورد.

مدل‌های موجود در این کتابخانه می‌توانند وظایفی از قبیل تولید متن، ترجمه، تحلیل احساسات، پاسخگویی به پرسش‌ها و تشخیص نام‌های خاص (NER) را عملی کنند. یکی از ویژگی‌های بارز این کتابخانه، سادگی در استفاده از آن است؛ به طوری که تنها با نوشتن چند خط کد در زبان پایتون، می‌توان مدل مورد نظر را فراخوانی و مورد استفاده قرار داد. علاوه بر این، کتابخانه با فریم‌ورک‌های محبوبی مانند PyTorch و TensorFlow هم سازگاری دارد.

2. Model Hub یا مخزن مدل‌ها

هاگینگ فیس دارای یک مخزن وسیع از مدل‌های آموزش‌دیده به نام Model Hub است که در آن کاربران، پژوهشگران و شرکت‌های مختلف هزاران مدل را بارگذاری کرده‌اند. این مخزن به نوعی مشابه GitHub برای مدل‌های هوش مصنوعی عمل می‌کند: کاربران می‌توانند مدل‌ها را جستجو، تست، مقایسه، فوروک کرده و حتی به صورت آنلاین تنظیم کنند.

هر مدل دارای صفحه اختصاصی‌ایست که شامل توضیحات، راهنمای استفاده، معیارهای ارزیابی و لینک‌های مرتبط است؛ به این ترتیب هر فرد می‌تواند بدون نیاز به دانش تخصصی از مدل‌های آماده برای پروژه‌های خود بهره‌مند شود.

3. کتابخانه Datasets

در فرآیند توسعه مدل‌های یادگیری ماشین، دسترسی به داده‌های با کیفیت اهمیت بالایی دارد. هاگینگ فیس با ارائه کتابخانه Datasets، مجموعه‌ای گسترده از دیتاست‌های معتبر را در اختیار کاربران خود قرار می‌دهد. این دیتاست‌ها در زمینه‌های مختلفی همچون ترجمه، تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی، پرسش و پاسخ، بینایی ماشین و غیره کاربرد دارند.

4. ابزار Tokenizers

توکن‌سازی یک مرحله اساسی در پردازش زبان طبیعی به شمار می‌آید. هاگینگ فیس به علاوه، کتابخانه مستقلی به نام Tokenizers دارد که امکان تقسیم متن به واحدهای کوچکتر (توکن‌ها) را به صورت دقیق و با سرعت بالا و پشتیبانی از زبان‌های مختلف فراهم می‌کند.

5. APIها و رابط‌های کاربری ساده

Hugging Face از طریق APIهای کاربرپسند و ساده، امکان استفاده از مدل‌ها را بدون نیاز به نصب مستقیم فراهم می‌کند. کاربران می‌توانند با ارسال درخواست‌های HTTP به APIهای این پلتفرم، از خدماتی نظیر ترجمه، طبقه‌بندی متون یا تولید پاسخ استفاده کنند. این ویژگی به ویژه برای توسعه‌دهندگان وب و موبایل اهمیت دارد که می‌خواهند به سرعت هوش مصنوعی را در اپلیکیشن‌های خود یکپارچه کنند.

6. پلتفرم Spaces

فضاها یا Spaces به عنوان یکی از قابلیت‌های نوآورانه Hugging Face، به کاربران این امکان را می‌دهد تا اپلیکیشن‌های تعاملی مبتنی بر مدل‌های هوش مصنوعی را ایجاد و به اشتراک بگذارند. این ابزار با فریم‌ورک‌هایی چون Gradio و Streamlit سازگاری دارد و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های خود را همراه با یک رابط کاربری ساده به صورت زنده منتشر سازند.

چگونه از Hugging Face استفاده کنیم؟

شروع کار با Hugging Face بسیار آسان است، اما دامنه‌ی امکانات و قابلیت‌های آن به قدری بالغ است که می‌تواند کاربران را برای مدتی طولانی مشغول یادگیری و توسعه کند. در ادامه، با مراحل نصب، راه‌اندازی پایه، و استفاده اولیه از مدل‌ها و منابع آموزشی آن آشنا می‌شویم.

نصب و راه‌اندازی اولیه

برای آغاز کار، تنها کافیست کتابخانه اصلی Hugging Face که همان Transformers نام دارد را از طریق pip نصب کنید. این کتابخانه تمام ابزارهای لازم برای کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده را در دسترس شما قرار می‌دهد. دستور نصب زیر را مشاهده می‌کنید:

pip install transformers

پس از نصب، به راحتی می‌توانید فایل‌های مدل را از وب‌سایت Hugging Face دانلود و به سیستم خود منتقل کنید. برای این منظور تنها به نام فایل یا شناسه ریپازیتوری نیاز خواهید داشت.

برای تعامل عمیق‌تر با Hugging Face، مانند آپلود فایل یا ایجاد ریپازیتوری جدید، باید وارد حساب کاربری خود شوید یا یک حساب جدید بسازید. سپس باید از قسمت تنظیمات (Settings) حساب خود، توکن دسترسی (User Access Token) را دریافت و آن را برای احراز هویت در محیط توسعه وارد کنید.

استفاده از مدل‌ها و مثال‌های ابتدایی

پس از فرآیند نصب و احراز هویت، می‌توانید استفاده از مدل‌های آماده را شروع کنید. هزاران مدل در زمینه‌های متنوعی از جمله ترجمه، خلاصه‌سازی، تولید متن، تحلیل احساسات، پرسش و پاسخ، طبقه‌بندی تصویر و حتی تولید موسیقی و تصویر در اختیار شما قرار دارد.

به عنوان مثال، اگر بخواهید از یک مدل تولید متن نظیر GPT-2 استفاده کنید، تنها با چند خط کد می‌توانید آن را فراخوانی کرده و نتیجه آن را مشاهده کنید:

from transformers import pipeline

generator = pipeline(“text-generation”, model=”gpt2″)
result = generator(“Once upon a time”, max_length=50)
print(result)

منابع آموزشی برای یادگیری بهتر Hugging Face

اگر شما تازه‌وارد هستید یا قصد دارید به صورت حرفه‌ای با Hugging Face کار کنید، این پلتفرم منابع آموزشی بسیار مناسبی را در اختیار شما قرار می‌دهد. در وب‌سایت رسمی، مستندات جامع و کاملی برای هر کتابخانه و ابزار ارائه شده است. همچنین بخش «Learn» شامل آموزش‌های گام‌به‌گام، مقالات فنی، راهنماهای پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی و حتی ورکشاپ‌های ویدیویی است.

به علاوه، Hugging Face در پلتفرم‌های آموزشی نظیر Coursera، Udemy و یوتیوب، دوره‌های آموزشی رایگان یا غیررایگان را معرفی کرده است که می‌توانند به یادگیری عمیق‌تر شما کمک کنند. همچنین، جامعه کاربری این پلتفرم در discuss.huggingface.co موجود است که کاربران می‌توانند سؤالات خود را مطرح کرده یا پروژه‌های خود را با دیگران به اشتراک بگذارند.