WEBVTT 00:01.370 --> 00:08.900 そしてまた、 ハグ顔トランスフォーマーライブラリーのエキスパートになるためのスキルを学び、 00:08.900 --> 00:18.110 素晴らしい功績を残したもう一日の自分を祝福する瞬間だ。 00:18.110 --> 00:22.640 パイプラインとトークナイザーに加えて、 モデルも使えるようになった。 00:22.640 --> 00:29.120 モデルを見たり、 さまざまなモデルを読み込んだり、 ジョークを言うだけでなく、 00:29.120 --> 00:37.250 前の週にやったような他の種類のテキスト生成タスクを実行することもできる。 00:37.340 --> 00:44.420 もちろん、 フロンティアモデルAPIを使って自信を持ってコーディングし、 マルチモーダルAIアシスタントを含むAIアシスタントを構築し、 00:44.420 --> 00:48.320 ツールを使うこともできる。 00:48.320 --> 00:58.250 だから、 これらすべてを合わせると、 君たちはすでにかなりの量の学習をしてきたことになる。 00:58.520 --> 01:05.720 次のセッションでは、 トーケナイザーとモデルを使ったプロジェクトをもう1つ行います。 01:05.810 --> 01:19.520 さらに、 オープンソースモデルで推論を実行し続け、 フロンティアモデルコールとオープンソースモデルコールを組み合わせたLLMソリューションを実装するつもりだ。 01:19.520 --> 01:22.610 そして、 ビジネス・アプリケーションとしても役立つだろう。 01:22.610 --> 01:28.400 そして、 ハグ顔とオープンソースについて学んだこの1週間を締めくくることになる。 01:28.400 --> 01:30.140 だから楽しみにしている。 01:30.140 --> 01:31.220 それではまた。