Hugging Face چیست؟ همه‌چیز درباره دنیای مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز

در سال‌های اخیر، با رشد سریع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مجموعه‌ای از ابزارها و پلتفرم‌ها به عرصه آمده‌اند که توسعه و استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی را برای همه آسان‌تر کرده‌اند. یکی از مهم‌ترین و تأثیرگذارترین پلتفرم‌های این حوزه هاگینگ فیس (Hugging Face) است. در این مطلب از دیجیاتو توضیح می‌دهیم Hugging Face چیست و مناسب چه افرادی است.

Hugging Face چیست؟

Hugging Face ابتدا فعالیتش را در قالب استارتاپی با هدف ساخت چت‌بات‌های سرگرم‌کننده برای نوجوانان آغاز کرد اما خیلی زود تمرکزش را به‌سمت توسعه ابزارهای منبع‌باز برای یادگیری ماشین تغییر داد. اکنون Hugging Face بیشتر به‌خاطر کتابخانه Transformers خود شناخته می‌شود که یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها برای استفاده از مدل‌های زبانی قدرتمند مانند BERT و GPT است.

به‌مرور، Hugging Face به اکوسیستم کاملی برای توسعه، آموزش، به‌اشتراک‌گذاری و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است؛ به همین دلایل، این پلتفرم به نقطه‌ شروع بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی در دانشگاه‌ها، شرکت‌های فناوری و حتی افراد علاقه‌مند در سراسر دنیا تبدیل شده است.

Hugging Face چه کاربردهایی دارد؟

پلتفرم Hugging Face، بااینکه ابتدا به‌عنوان اپلیکیشن چت‌بات ساده کارش را آغاز کرده بود، اکنون یکی از ابزارهای قدرتمند و پرکاربرد در دنیای هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

این پلتفرم نه‌فقط در پردازش زبان طبیعی، بلکه در حوزه‌هایی مانند بینایی ماشین و تحلیل صوت نیز کاربرد دارد. کاربران می‌توانند مدل‌های آموزش‌دیده را برای کارهایی مثل طبقه‌بندی تصویر، خلاصه‌سازی متون، ترجمه‌ ماشینی، تحلیل احساسات و پاسخ‌گویی به سؤالات به‌ کار بگیرند. یکی از کاربردهای مهم دیگر Hugging Face، توسعه‌ چت‌بات‌ها و دستیارهای صوتی هوشمند است که می‌توانند تعاملاتی طبیعی، پویا و شبیه انسان با کاربران داشته باشند.

مهم‌ترین ویژگی‌ها و سرویس‌های Hugging Face

هاگینگ فیس، به‌عنوان یکی از تأثیرگذارترین پلتفرم‌های متن‌باز حوزه‌ هوش مصنوعی، مجموعه‌ای گسترده از ابزارها، مدل‌ها، APIها و منابع داده را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این ویژگی‌ها ویژه توسعه‌ اپلیکیشن‌های مبتنی‌بر یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی طراحی شده‌اند. در ادامه با مهم‌ترین قابلیت‌ها و خدمات این پلتفرم آشنا می‌شویم:

1. کتابخانه Transformers

کتابخانه Transformers قلب تپنده‌ Hugging Face محسوب می‌شود. این کتابخانه متن‌باز امکان دسترسی مستقیم به صدها مدل آموزش‌دیده مانند BERT ،RoBERTa ،GPT و بسیاری دیگر را فراهم می‌کند.

مدل‌های این کتابخانه می‌توانند وظایفی مانند تولید متن، ترجمه، تحلیل احساسات، پاسخ‌گویی به سؤالات و تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) را انجام دهند. ویژگی برجسته‌ این کتابخانه سادگی در استفاده است؛ فقط با چند خط کد در پایتون می‌توان مدل دلخواه را فراخوانی و استفاده کرد. همچنین این کتابخانه با چارچوب‌های محبوبی مثل PyTorch و TensorFlow سازگار است.

2. Model Hub یا مخزن مدل‌ها

Hugging Face مخزن عظیم از مدل‌های آموزش‌دیده به نام Model Hub دارد که کاربران، محققان و شرکت‌های مختلف در آن هزاران مدل بارگذاری کرده‌اند. این مخزن مانند GitHub برای مدل‌های هوش مصنوعی عمل می‌کند: کاربران می‌توانند مدل‌ها را در آن جستجو، تست، مقایسه، فورک و حتی آنلاین تنظیم کنند.

هر مدل صفحه‌ مخصوص به خود دارد که شامل توضیحات، راهنمای استفاده، معیارهای ارزیابی و لینک‌های مرتبط است؛ به‌این‌ترتیب، هرکس بدون نیاز به دانش تخصصی می‌تواند از مدل‌های آماده برای پروژه‌های خود بهره ببرد.

3. کتابخانه Datasets

در توسعه‌ مدل‌های یادگیری ماشین، دسترسی به داده‌ باکیفیت بسیار مهم است. Hugging Face با ارائه‌ کتابخانه‌ Datasets، مجموعه‌ای بزرگ از دیتاست‌های معتبر را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. این دیتاست‌ها در حوزه‌هایی مانند ترجمه، تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی، پرسش‌وپاسخ، بینایی ماشین و غیره قابل‌استفاده‌اند.

4. ابزار Tokenizers

توکن‌سازی مرحله‌ای حیاتی در پردازش زبان طبیعی است. Hugging Face همچنین کتابخانه‌ مستقلی به نام Tokenizers دارد که امکان شکستن متن به واحدهای کوچک‌تر (توکن‌ها) را با دقت، سرعت بالا و پشتیبانی از زبان‌های مختلف فراهم می‌کند.

5. APIها و رابط‌های کاربری ساده

Hugging Face از طریق APIهایی ساده و قابل‌فهم، امکان استفاده از مدل‌ها را بدون نیاز به نصب فراهم می‌کند. کاربران می‌توانند با ارسال درخواست‌های HTTP به APIهای پلتفرم، از خدماتی مانند ترجمه، طبقه‌بندی متون یا تولید پاسخ استفاده کنند. این ویژگی به‌ویژه برای توسعه‌دهندگان وب و موبایل مفید است که می‌خواهند هوش مصنوعی را به‌سرعت در اپلیکیشن‌های خود ادغام کنند.

6. پلتفرم Spaces

Spaces یکی از قابلیت‌های نوآورانه‌ Hugging Face است که به کاربران اجازه می‌دهد اپلیکیشن‌های تعاملی مبتنی‌بر مدل‌های هوش مصنوعی را ایجاد و به‌ اشتراک بگذارند. این ابزار از فریم‌ورک‌هایی مانند Gradio و Streamlit پشتیبانی می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد مدل خود را همراه رابط کاربری ساده، به‌صورت دمویی زنده منتشر کنند.

چگونه از Hugging Face استفاده کنیم؟

شروع کار با Hugging Face بسیار ساده است اما امکانات آن به‌قدری گسترده است که می‌تواند کاربران را مدت‌ها مشغول یادگیری و توسعه کند. در ادامه مطلب Hugging Face چیست گام‌به‌گام با نحوه‌ نصب، راه‌اندازی، استفاده‌ اولیه از مدل‌ها و منابع یادگیری آن آشنا می‌شویم.

نصب و راه‌اندازی اولیه

برای شروع، کافی است کتابخانه‌ اصلی Hugging Face یعنی Transformers را از طریق pip نصب کنید. این کتابخانه تمام ابزارهای لازم برای کار با مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده را در اختیار شما می‌گذارد. دستور موردنیاز برای نصب آن در زیر آمده است:

pip install transformers

پس از نصب، می‌توانید به‌سادگی فایل‌های مدل را از سایت Hugging Face به سیستم خود منتقل کنید. برای این کار فقط به نام فایل یا ID ریپازیتوری نیاز دارید.

برای تعامل عمیق‌تر با Hugging Face، مثل آپلود فایل یا ساخت ریپازیتوری جدید، نیاز است وارد حساب کاربری خود شوید یا حساب جدیدی بسازید. سپس باید از قسمت 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 نصب و احراز هویت، می‌توانید کار با مدل‌های آماده را شروع کنید. هزاران مدل در حوزه‌هایی مانند ترجمه، خلاصه‌سازی، تولید متن، تحلیل احساسات، پرسش‌وپاسخ، طبقه‌بندی تصویر و حتی تولید موسیقی و تصویر در اختیار شماست.

برای مثال، اگر بخواهید از یک مدل تولید متن مانند GPT-2 استفاده کنید، فقط با چند خط کد می‌توانید آن را فراخوانی کرده و نتیجه بگیرید:

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 تازه‌کارید یا می‌خواهید حرفه‌ای با Hugging Face کار کنید، این پلتفرم منابع آموزشی بسیار خوبی در اختیار شما قرار می‌دهد. در وب‌سایت رسمی، مستندات کاملی برای هر کتابخانه و ابزار موجود است. همچنین بخش «Learn» شامل آموزش‌های گام‌به‌گام، مقالات فنی، راهنمای پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی و حتی ورکشاپ‌های ویدیویی است.

علاوه‌برآن، Hugging Face در پلتفرم‌هایی مانند Coursera ،Udemy و یوتیوب دوره‌های آموزشی رایگان یا پولی را معرفی کرده که می‌توانند به شما در یادگیری عمیق‌تر کمک کنند. همچنین انجمن کاربران این پلتفرم در discuss.huggingface.co موجود است که در آن می‌توانید سؤالات خود را مطرح کنید یا پروژه‌های خود را با دیگران به اشتراک بگذارید.

Hugging Face برای چه افرادی مناسب است؟

کاربران Hugging Face شامل طیف وسیعی از افراد می‌شوند که برای نیازهای خود می‌توانند از ویژگی‌های آن بهره‌مند شوند. از پژوهشگران دانشگاهی گرفته تا مهندسان نرم‌افزار و حتی علاقه‌مندان غیرحرفه‌ای به هوش مصنوعی؛ این پلتفرم برای گروه‌های شغلی زیر می‌تواند گزینه جذابی باشد:

در این مطلب تلاش کردیم به ساده‌ترین شکل ممکن توضیح بدهیم که Hugging Face چیست و چه کاربردهایی دارد و چگونه می‌توان از آن استفاده کرد. اگر درباره این پلتفرم سؤالی دارید، می‌توانید در بخش نظرات آن را برای ما مطرح کنید.

سؤالات متداول مطلب Hugging Face چیست؟