というわけで､ Google ColabでGPUボックスを使ったクラウド上での最初の共同セッションを行うことになった｡
その点､ 私はT4ボックスという低スペックのボックスに接続したことがある｡
私のリソースはここで見ることができる｡
GPUのほとんどを満タンにすることができたが､ ランタイムでセッションをリスタートしたところ､
GPUメモリがゼロになった｡
とにかく､ このスクリーンを外して､ 邪魔にならないようにしよう｡
これでよし｡
それと､ 僕らのコラボを見てよ｡
というわけで､ パイプラインの世界を紹介することから始めよう｡ ハグしている顔のトランスフォーマー・ライブラリーには､ パイプラインという2つのAPIレベルがあることを思い出してほしい｡
そして後ほど､ トーケナイザーと今日のモデルを紹介する｡
パイプラインがすべてであり､ 数行のコードで一般的なタスクの推論を実行できる高レベルのAPIである｡
使い方は超シンプルだ｡
まずパイプラインを呼び出し､ 実行したいタスクを文字列で渡す｡
だから､ ここにいろいろなものを､ いろいろな文字列を渡すことができる｡
パイプライン・オブジェクトが返ってくるので､ それを入力で呼び出すと､ 結果が返ってくる｡
それだけだ｡
単純なことだ｡
だから､ まずはトランスフォーマーのライブラリーをインストールするところから始めようと思う｡
Datasetsは､ ハグする顔､ データセットにアクセスできるライブラリだ｡
ディフューザーは､ 画像を生成する拡散モデルについて語るとき､ トランスフォーマーのコンパニオン・ライブラリーのようなものだ｡
私がトランスフォーマーと言う場合､ 画像を生成するときのために､ トランスフォーマーとその兄弟ライブラリであるディフューザーの両方を指すことが多い｡
だからpipでインストールしている｡
セルのaの前に感嘆符がある場合は､ それをターミナル・コマンドとして実行することを意味する｡
そして､ それは実行される｡
マイナスQはクワイエットモードにすることで､ すべてのパッケージをインストールする際の出力が出ないようにする｡
これらのパッケージがインストールされるまで､ 30秒かかるかもしれない｡
そして､ 輸入をするんだ｡
それが終わったら､ パイプラインに取り掛かろう｡
覚悟しておけ｡
つまり､ まずセンチメント分析とは､ 肯定的または否定的なテキストを分析することである｡
そして､ LMマスターへの道を歩んでいることにとても興奮している､ というところから始めるつもりだ｡
それがプラスなのかマイナスなのか｡
というわけで､ さっそくいくつか注意しておきたいことがある｡
まず第一に､ モデルが提供されていないことを警告し､ この特定のモデルがデフォルトになっている｡
つまり､ model equalsと言って､ このパイプラインの一部として使用したい抱きつき顔ハブのモデルを指示することができるということだ｡
何も指定しなければ､ そのタスクのデフォルトを選ぶだけだ｡
もうひとつは､ GPUが使用可能な環境であることを教えてくれているのだが､
GPUを使用するように指示していない｡
このコマンドは､ このパイプラインを使いたい､ 我々が持っているGPUを活用したい､
ということを伝える｡
GPUで実行した｡
そして､ 結果にも目を向けるべきかもしれない｡
その結果､ この発言は肯定的な発言とみなされ､ その信頼度を示すスコアは実に高いものとなった｡
それはいいことだ｡
おそらく､ この文章の解釈は正しいと思う｡
notという単語を入れてみよう｡
LLMマスターへの道を歩んでいることに､ それほど興奮はしていない｡
考えもしなかった｡
一瞬でもそう思っていないことを願うが､ 一応確認しておこう｡
もしそう言うなら､ そのレッテルは否定的なものであり､ それが本当に否定的な発言であることは間違いない｡
というわけで､ うまくいった｡
そうでないと思わせたいのだ｡
名前付きエンティティ認識は次のタスクである｡
私はパイプラインをガチャガチャやるだけだから､ 全部自分でやってみてほしい｡
もちろん､ 名前付きエンティティ認識とは､ テキストを提供し､ それがどのようなものを指しているかを識別するようモデルに求めることである｡
これは私が撮った標準的なものだ｡
バラク・オバマは第44代アメリカ合衆国大統領である｡
そして､ それを分析するように頼むと､ ここに2つの異なる名前の実体があると答える｡
この文章を見ていただければわかると思うが､ 最初の名前付きエンティティはperersonのようにper型である｡
バラク・オバマだ｡
そして2つ目は場所のロックで､ 単語はUnited States｡
もちろん､ それが入力のどこにあるのかを教えてくれる｡
データ・サイエンスでは非常に一般的なユースケースであり､ 自由に使えて､ 素早く実行できる素晴らしいものだ｡
コンテキストを利用した質問回答では､ 質問回答パイプラインを作成することができます｡
そしてまた､ このデバイスのCudaを使ってGPUで実行し､ 第44代アメリカ大統領は誰だったのか？
だから､ 何か見上げるものがあって､ そこに結果をプリントするように頼む｡
私はそう思う｡
私は今､ このモデルのパワーを誇示したいわけではない｡
パイプラインAPIのシンプルさをアピールしたいんだ｡
より洗練された文脈や､ より良い質問で遊ぶことができます｡ また､ ハギング・フェイス・ハブで利用可能なさまざまなモデルのいくつかを探求するために､
異なるモデルでパスを試してみることをお勧めします｡
テキストの要約も簡単だ｡
もちろん､ パイプラインもそうだ｡
タイプは要約で､ 大量のテキストを入れることができる｡
ここでは､ 私は一般的に抱擁顔トランスフォーマーライブラリについて噴出していることについて話している｡
要約を依頼し､ 長さの最小値と最大値を指定すると､ その文章を要約した短くてシャープな文章が返ってくる｡
それに､ ほとんど僕がすでに入れたものを切り刻んだだけなんだ｡
だから素晴らしい仕事をしたとは言えないが､ かなりシンプルなモデルだ｡
繰り返しになるが､ より優れたモデルから､ より優れた要約を探ることができる｡
お時間があれば通訳しますよ｡
英語への翻訳｡
フランス人へ｡
データサイエンティストたちは､ Hugging FaceパイプラインAPIのパワーとシンプルさに本当に驚いていた｡
そして､ フランス語を話す皆さんのために､ その性能を見てみよう｡
私の高校生のフランス語で十分だと言うつもりはないが､ 抱きつき顔のパイプラインのAPIのパワーとシンプルさに驚かされたと言えるだろう｡
そして､ 私の乏しいフランス語能力を見る限り､ かなりしっかりした翻訳のようだ｡
非常に簡単な分類､ あるいはゼロショット分類と呼ばれるもので､ 事前の例を与えることなく､
ただ例を与えてラベルを付けるよう求めるものだ｡
だから私たちは､ テキストを抱きしめている顔のトランスフォーマーのライブラリーは素晴らしいし､ テクノロジーやスポーツや政治を分類するよう求めている｡
そして､ そのパフォーマンスを見てみよう｡
ええと､ ラベルには､ ええと､ テクノロジー用って書いてある｡
点数は95％で､ スポーツと政治の点数はごくわずかだ｡
政治だ｡
その中で最も低い｡
特に技術に直接関係するような言葉はなかったからね｡
全然悪くないよ｡
そして､ このシリーズ最後の本当にシンプルなものは､ テキスト生成だ｡
Huggingfaceのパイプラインを使う上で覚えておいてほしいことがあるとすれば､ それは......そうだな｡
明らかにバニラモデルを使用しているが､ どのように処理されるか見てみよう｡
それは､ ノーチラス上で実行されるアプリケーションは､ あたかもコンパイルされたかのように､ ターゲットとして抱きつき顔パッケージを生成するということだ｡
だから､ ちょっとランダムなんだ｡
私のいくつかの､ ええと､ ええと､ 以前のテストではもっとうまくいった｡
それは､ 彼らがどれだけ優れているか､ 回復力があるかということだ｡
どんなプロジェクトでもそうだが､ 自分のリスク許容度を覚えておく必要がある｡
追い込むタイミングを忘れない｡
だからもちろん､ それがどのように始まると考えているかに基づいて漫然としている｡
もっと面白いスタートを試してみて､ そのパフォーマンスを見てみるといい｡
もっと大きくて頑丈なモデルを試してみるのもいい｡
もちろん､ テキスト生成という点では､ その方がより正確だ｡
オーケー｡
そしてもちろん､ 皆さんはマルチモダリティの専門家ですから､ 画像生成をお見せしましょう｡
ここまではすべてトランスフォーマー・ライブラリーを使ってきましたが､ ここからはディフューザー（拡散スタイル・モデル）､
つまり画像を生成するアーキテクチャに切り替えます｡
そして､ 私たちはよく知られた安定拡散モデルを使用している｡
ご覧の通りだ｡
使用するデータ型を伝える必要がある｡
そうしてGPUに表示させたら､ テキストを表示させることができる｡
そして､ サルバドール・ダリのシュールなスタイルでAIについて学ぶデータサイエンティストのクラスで､ そのイメージを生成しよう､
と言っているんだ｡
これにはもう少し時間がかかる｡
もう少し肉付きのいい仕事だ｡
ええと､ あなたにとってはもっと時間がかかるかもしれない｡
こうしてモデルはHuggingfaceからダウンロードされ､ ローカルディレクトリに保存された｡
だから､ 実行すると1分以上かかるかもしれない｡
うーん､ でもこれでいい｡
ダリの超現実的なスタイルでAIについて学ぶデータ・サイエンティストのクラスがここにある｡
大好きだよ｡
この人たちに似ている？
君の最悪の悪夢だけでないことを祈るよ｡
これがシュールなダリだ｡
怖くて､ 奇妙な世界だ｡
データサイエンティストのクラスとしては､ とても気に入っている｡
前回の講義でコードをフラッシュアップしたのを覚えているだろうか｡
ああ､ ぜひそれを使ってくれ｡
時間がかかることがわかるだろうし､ T4よりも頑丈なボックスで動作させる必要がある｡
A100でやれば2､ 3分で終わるし､ 前回の講義でお見せしたような息をのむような良い画像が得られる｡
ええと､ でも､ 手っ取り早く安いモデルとしては､ かなりいいんじゃないかと思うんだけど｡
そして最後が､ オーディオの生成だ｡
これから音声合成パイプラインを使って､ どのモデルが欲しいか指示します｡
マイクロソフトのSpeech five TTSが欲しい｡
モデルにはもう少し､ 音声の種類を設定する必要があります｡
そして､ ハギング・フェイスのデータセットをロードするための行がいくつかある｡
そして､ 正しい形に整えるんだ｡
でも､ それができたら､ パイプラインに電話して､ 人工知能エンジニアに挨拶して､
このスピーチ音声でマスターとパスへの道を歩むことになるんだ｡
これは､ それをwavファイルに書き出すコードです｡
そうすれば､ このColabノートブックの中で再生できるようになる｡
だからかなり速く走れた｡
どう聞こえるか見てみよう｡
こんにちは｡
マスターへの道を歩む人工知能エンジニアへ｡
私にはかなりいいように思える｡
これは音声合成にパイプラインを使う例だろう｡
パイプラインAPIのウォークスルーはこれで終わりです｡
もちろん､ 私はこのコラボを共有し､ みなさんがこのコラボにアクセスできるようにします｡ そして､ みなさん自身がこのコラボにアクセスし､
さまざまなインプットを試し､ Huggingfaceのハブにあるさまざまなモデルを試してみることを強くお勧めします｡
楽しもう｡