WEBVTT 00:01.340 --> 00:05.000 ようこそ、 第3週最終日へ。 00:05.030 --> 00:05.810 第3週 00:05.840 --> 00:06.710 5日目。 00:06.740 --> 00:12.740 オープンソースのモデル推論をハグ顔でラッピングしているところだ。 00:12.740 --> 00:16.790 そして今日、 今日がプロになる日だ。 00:16.790 --> 00:23.150 今日は、 この4日間の講義で学んだことをすべてまとめ、 00:23.150 --> 00:41.180 素晴らしい、 あ、 ジューシーなプロジェクト、 ビジネス・プロジェクトでそれを本当に強固なものにする日だ。 00:41.180 --> 00:46.970 ツール、 マルチモダリティ、 画像生成、 音声生成でAIアシスタントを作ることができる。 00:47.120 --> 00:55.100 そして、 パイプライン、 トークナイザー、 抱擁顔トランスフォーマー・ライブラリー内のモデルを使うことができる。 00:55.130 --> 00:59.960 今日は、 トーケナイザーとモデルを使って、 さらに自信を深めてください。 00:59.960 --> 01:13.260 オープンソースのモデル間で簡単に推論を実行できるようになり、 フロンティアモデルとオープンソースモデルを1つの素晴らしいパッケージにまとめたLLMソリューションを実装したことになる。 01:13.260 --> 01:21.240 また、 これに取り組み続けることは、 あなたにとって良いビジネス・チャレンジになるはずですから、 始めましょう。 01:22.440 --> 01:32.130 私たちが抱えているビジネス上の問題は、 私たち誰もが知っている多くのアプリケーションにある機能である。 01:32.130 --> 01:41.880 私たちは、 行動や所有者などを含む会議の議事録を作成できるソリューションを構築したいと考えています。 01:42.120 --> 01:52.620 音声を録音して、 フロンティアモデルを使い、 APIを使って音声をテキストに変換する。 01:52.620 --> 02:01.830 実はこれは、 先週のあるプロジェクトのフォローアップ練習として私が出した課題なんだ。 02:01.830 --> 02:07.430 音声をテキストに変換するフロンティアモデルを呼ぶことにする。 02:07.430 --> 02:14.120 そのテキストをオープンソースのモデルを使って議事録にし、 要約し、 02:14.120 --> 02:17.760 行動や所有者などを抜き出す。 02:17.820 --> 02:21.870 そして、 結果をストリームバックし、 マークダウンで表示する。 02:21.870 --> 02:25.380 だから、 これらの活動は私たちがやろうとしていることなんだ。 02:25.410 --> 02:27.060 そうやってまとめるんだ。 02:27.390 --> 02:31.800 そして、 役に立つ製品を作ることになる。 02:32.250 --> 02:34.140 これが私たちの望むものだ。 02:34.170 --> 02:40.440 このような議事録を作成し、 ディスカッションのポイント、 要点、 アクションアイテム、 02:40.470 --> 02:47.700 そしてこれから使用するリソースを入力データとして作成できるソリューションが欲しい。 02:47.730 --> 02:57.270 ハギング・フェイスでは、 全米各地の協議会の音声ファイルが公開されている。 02:57.270 --> 02:59.400 そこから始めよう。 02:59.670 --> 03:03.930 すでに音声ファイルのひとつをダウンロードし、 その一部を抜粋した。 03:04.200 --> 03:09.030 時間の都合上、 デンバー市議会の会議全体ではなく、 その一部だけを取り上げる。 03:09.300 --> 03:12.900 しかし、 このアイデアは、 それが機能することを示すのに役立つということだ。 03:12.900 --> 03:19.680 そして、 私たちが実用的な製品を完成させた暁には、 おそらく、 あなた自身のミーティングでも使えるようになるでしょう。 03:19.710 --> 03:24.840 それでは早速、 Google Colabにアクセスしてアプリケーションを作ってみよう。