IA generativa pratica con trasformatori e modelli di diffusione
by Omar Sanseviero, Pedro Cuenca, Apolinário Passos, Jonathan Whitaker
Appendice A. Strumenti open source
Questo libro di non sarebbe stato possibile senza l'open source. La maggior parte degli argomenti trattati e la maggior parte delle ricerche sul ML si basano su contributi open source, per non parlare della toolchain di produzione che abbiamo utilizzato, con software open source come Jupyter Notebook, Quarto, nbdev e molti altri.
In questa appendice esploreremo una serie di strumenti open source per i professionisti del ML. Alcuni di questi sono già stati utilizzati nel libro, mentre altri sono da conoscere. Familiarizzando con questi strumenti, sarai ben equipaggiato per estendere le applicazioni e le tecniche che hai appena imparato.
La pila di facce da abbracciare
Nel corso di questo libro hai imparato a conoscere le librerie principali dello stack Hugging Face. Queste sono le due librerie principali che abbiamo utilizzato:
- trasformatori
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La libreria principale di per addestrare ed eseguire l'inferenza con modelli basati su trasformatori in tutte le modalità. Offre diversi livelli di astrazione, da quelli di alto livello di
pipelineeTraineral supporto per l'esecuzione di cicli di addestramento PyTorch. - diffusori
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Analogamente ai trasformatori, la libreria dei diffusori permette di eseguire modelli preaddestrati basati sulla diffusione. Sebbene sia nota soprattutto per le sue capacità di generazione di immagini, la libreria supporta anche audio, video e 3D.
Entrambe le biblioteche hanno un design che privilegia l'usabilità, la semplicità ...
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