L'IA générative pratique avec les transformateurs et les modèles de diffusion

Annexe A. Outils Open Source

Ce livre n'aurait pas été possible sans l'open source. La plupart des sujets que nous avons abordés et la majorité de la recherche en ML reposent sur des contributions open source - sans parler de la chaîne d'outils de production que nous avons utilisée, avec des logiciels open source tels que Jupyter Notebook, Quarto, nbdev, et bien d'autres encore.

Dans cette annexe, nous allons explorer une variété d'outils open source pour le praticien de la ML. Nous avons déjà utilisé certains d'entre eux dans le livre, tandis que d'autres sont bons à connaître. En te familiarisant avec ces outils, tu seras bien équipé pour étendre les applications et les techniques que tu viens d'apprendre.

L'empilement de visages qui s'enlacent

Tout au long de ce livre, tu t'es familiarisé avec les bibliothèques de base de la pile Hugging Face. Ce sont les deux principales bibliothèques que nous avons utilisées :

transformateurs

La bibliothèque principale pour former et exécuter l'inférence avec des modèles basés sur des transformateurs à travers les modalités. Elle fournit plusieurs niveaux d'abstraction, du haut niveau pipeline et Trainer à la prise en charge de l'exécution de tes propres boucles d'entraînement PyTorch.

diffuseurs

Tout comme les transformateurs, la bibliothèque de diffuseurs permet d'exécuter des modèles de diffusion pré-entraînés. Bien qu'elle soit surtout connue pour ses capacités de génération d'images, la bibliothèque prend également en charge l'audio, ...