A plataforma do Hugging Face consiste em três partes: modelos, conjuntos de dados e espaço. Os modelos permitem que os usuários descubram e compartilhem modelos de IA, incluindo modelos de imagem-para-texto, texto-para-fala e texto-para-imagem. Os conjuntos de dados fornecem uma coleção de conjuntos de dados que podem ser usados para treinar modelos personalizados. Já o espaço é projetado para que os usuários mostrem seu trabalho e colaborem com outros.
Neste artigo, vamos explorar como o Hugging Face pode ser usado em conjunto com bibliotecas populares como LandChain para construir aplicações de IA incríveis. O exemplo apresentado no vídeo demonstra como criar uma aplicação que pode Upload uma imagem e gerar uma história de áudio baseada na imagem. Isso foi possível usando três componentes: um modelo de imagem-para-texto, um modelo de linguagem grande e um modelo de texto-para-fala.
Para começar, é necessário criar uma conta no Hugging Face e gerar um token de acesso. Em seguida, é possível importar bibliotecas necessárias, incluindo o arquivo .env que armazena o token de acesso. Em seguida, você pode criar um pipeline para carregar o modelo de IA usando a biblioteca Transformers do Hugging Face.
A plataforma do Hugging Face oferece uma ampla gama de modelos e recursos para desenvolvedores e cientistas de dados. Com a capacidade de criar aplicações de IA em sua própria máquina e explorar e aprender com aplicações de IA construídas pela comunidade, o Hugging Face é uma ferramenta incrível para qualquer pessoa que queira entrar no mundo do aprendizado de máquina.
Portanto, não perca mais tempo e comece a construir suas próprias aplicações de IA com o Hugging Face!