Hugging Face é uma SDK e uma suíte de modelos de PNL pré-treinados, tokenizadores, conjuntos de dados e scripts que facilitam o uso de modelos de PNL de estado-da-arte. A comunidade Hugging Face é ativa e fornece suporte robusto.
A série de vídeos aborda o uso de Hugging Face no SageMaker, permitindo contêineres de aprendizado profundo, ajuste fino, sintonia automática do modelo, compilação, distribuição em múltiplos GPUs e implantação de modelos pré-treinados diretamente do hub Hugging Face. Emily destaca as características do Hugging Face no SageMaker, incluindo a implantação de modelos pré-treinados com uma linha de código, ajuste fino e escalabilidade automática.
Para escolher o modelo Hugging Face correto, Emily aconselha identificar as áreas de interesse, determinar o tipo de caso de uso, considerar a linguagem e a especificidade do conjunto de dados, avaliar o desempenho de benchmark e experimentar com diferentes modelos e métodos.
A demonstração do vídeo mostra como usar Hugging Face no SageMaker construindo um classificador binário usando o modelo DistillBERT no SageMaker Studio. O objetivo é construir um classificador de texto eficiente em três fases do SageMaker.
A demonstração é dividida em três fases: preparação do conjunto de dados, treinamento do modelo e implantação do modelo. A segunda parte do vídeo apresenta dicas práticas, como preferir ajuste fino de modelos para torná-los mais específicos para seus dados, e planejar para viés em seu modelo, pois modelos de PNL podem herdar viés de seus conjuntos de dados.
Por fim, o vídeo destaca a importância de usar scripts Hugging Face, que são regularmente atualizados e eficazes, e planejar para viés em seu modelo.