ML day 1: Hugging Faceって何者？
モチベーション
AWSのブログを読んでいたら”AWS and Hugging Face collaborate to make generative AI more accessible and cost efficient“という記事を見つけた。瑣末を省くとHugging Face とコラボして Generative AI を進めていくという話。
We’re thrilled to announce an expanded collaboration between AWS and Hugging Face to accelerate the training, fine-tuning, and deployment of large language and vision models used to create generative AI applications. Generative AI applications can perform a variety of tasks, including text summarization, answering questions, code generation, image creation, and writing essays and articles.
Hugging Face って何？と思ったので調べた。
Hugging Face とは
Hugging Face は機械学習を使ったアプリケーション開発のためのツールやプラットフォームを提供している企業のことで、代表的なプロダクトである Hugging Face Hub は学習ずみのモデルやデータセットをはじめとして機械学習アプリケーションを開発するための知の共有するサービスであり、機械学習界隈のGitHubと言える。
The Hugging Face Hub is a platform with over 120k models, 20k datasets, and 50k demo apps (Spaces), all open source and publicly available, in an online platform where people can easily collaborate and build ML together. The Hub works as a central place where anyone can explore, experiment, collaborate and build technology with Machine Learning. Are you ready to join the path towards open source Machine Learning? 🤗
OpenAI が開発している Speech Recognition model の Whisper なんかもここで公開されている。
AWS と Hugging Face のパートナーシップ
Hugging Face 特定のベンダーに対してのみソリューションを提供するというわけではないと思うので、AWSとのパートナーシップがどう影響するのかわかりにくいけど、Hugging Faceと Amazon SageMaker の連携が密になって開発者が便利使えるようになるということなのだろうか。
Hugging Face にある Whisper の詳細画面にあるデプロイボタンを押すとデプロイ先に SageMaker がある。
Hugging Face の使い方
Introduction - Hugging Face CourseにHugging Faceの使い方が載っているので後でみてみる。
所感
昨今のトレンドは様々なモデルを組み合わせることなんだろうか。
読んでいる書籍
以下の本のChapter4 (確率・統計)まで読んだ。以降は必要になったら適宜読むこととする。
以下の本の1章の最後まで読んだ。
