Criando Aplicativos com Hugging Face e Langchain
Para começar, o vídeo demonstra como criar e usar tokens de acesso para modelos do Hugging Face no Google Colab. Em seguida, ele apresenta como usar esses tokens para chamar modelos do Hugging Face usando APIs. Além disso, o vídeo cobre como Pesquisar e selecionar modelos no Hugging Face Hub e como acessar modelos através de APIs.
Utilizando o Endpoint do Hugging Face
O vídeo também explora como usar o endpoint do Hugging Face para acessar modelos usando APIs. Além disso, é apresentado como importar a biblioteca `langchain_huggingface` para fazer chamadas de API para modelos do Hugging Face.
Gerando Texto com o Modelo Mistral
O vídeo destaca a utilização do modelo Mistral 7B (versão 0.3) LLM para geração de texto e respostas a perguntas. O tutorial demonstra como criar um template de prompt no LangChain e usar o endpoint do Hugging Face para chamar o modelo. Além disso, é explicado que modelos maiores não podem ser baixados localmente devido a limitações de RAM e disco rígido.
Uso do Pipeline do Hugging Face
O vídeo também apresenta como usar o pipeline do Hugging Face para geração de texto, especificamente com o modelo GPT-2. É demonstrado como definir um pipeline com parâmetros como tarefa, modelo, tokenizer e número máximo de tokens novos.
Uso do Pipeline do Hugging Face com GPU
Adicionalmente, o vídeo apresenta como usar o pipeline do Hugging Face com um GPU para gerar texto. É demonstrado como chamar o modelo usando a classe HuggingFacePipeline, especificando o ID do modelo, tarefa e dispositivo.
Gerando Texto com LangChain e Hugging Face
Por fim, o vídeo apresenta como usar o LangChain e o Hugging Face para gerar texto em resposta a uma pergunta. É criado um template de prompt, combinado com um modelo de GPU e uma resposta é gerada para uma pergunta sobre inteligência artificial.
Em resumo, o vídeo apresenta uma visão geral das possibilidades oferecidas pelo Hugging Face e Langchain para construir aplicações de IA geradora. Ao longo do tutorial, os espectadores aprendem como integrar as bibliotecas do Hugging Face com o Langchain para criar aplicações mais eficientes e escaláveis.