Search Results Discord

AutoTrainによる画像分類

機械学習の世界で起こっているすごいことをすべて聞いたことがありますね。そして、参加したいと思っています。ただ1つ問題があります – コーディングの方法がわかりません！ 😱 または、MLをサイドプロジェクトに追加したい経験豊富なソフトウェアエンジニアでありながら、新しいテックスタックを習得する時間がありません！多くの人々にとって、機械学習の技術的な壁は乗り越えられないと感じるものです。そこで、Hugging FaceはAutoTrainを作成しました。そして、私たちが追加した最新の機能により、「ノーコード」の機械学習がこれまで以上に優れたものになりました。何よりも、最初のプロジェクトを✨無料で✨作成できます！ Hugging Face AutoTrainは、設定が不要なモデルをトレーニングすることができます。タスクを選択します（翻訳ですか？質問応答はいかがですか？）、データをアップロードし、Hugging Faceが残りの作業を行います！ AutoTrainによってさまざまなモデルの実験を行わせることで、エンジニアによって手動でトレーニングされたモデルよりも性能が向上する可能性さえあります 🤯 サポートするタスクの数を増やしていますが、嬉しいお知らせがあります。AutoTrainはコンピュータビジョンにも使用できるようになりました！最新のタスクである画像分類を追加しましたが、これからもさらに追加予定です。しかし、これがあなたにとってどういう意味を持つのでしょうか？画像分類モデルは画像をカテゴリに分類する方法を学びますので、これらのモデルの1つをトレーニングして任意の画像にラベルを付けることができます。署名を認識できるモデルが欲しいですか？鳥の種類を区別できるモデルが欲しいですか？植物の病気を特定できるモデルが欲しいですか？適切なデータセットを見つけることができる限り、画像分類モデルが対応してくれます。自分自身の画像分類器をトレーニングする方法は？ Hugging Faceのアカウントをまだ作成していない場合は、今がチャンスです！その後、AutoTrainのホームページに移動し、「新しいプロジェクトを作成」をクリックして始めましょう。プロジェクトに関する基本情報を入力するように求められます。以下のスクリーンショットでは、私はbutterflies-classificationという名前のプロジェクトを作成し、”Image Classification”タスクを選択しました。また、自分のプロジェクトで最適なモデルアーキテクチャを見つけるために、”Automatic”モデルオプションも選択しました。 AutoTrainがプロジェクトを作成したら、あとはデータを接続するだけです。データがローカルにある場合は、フォルダをウィンドウにドラッグアンドドロップすることができます。また、Hugging Face Hubで提供されている画像分類のデータセットを使用することもできます。この例では、NimaBoscarino/butterfliesデータセットを使用することにしました。利用可能な場合は、別々のトレーニングデータセットと検証データセットを選択することもできますし、データの分割をAutoTrainに依頼することもできます。データが追加されたら、AutoModelが試すモデル候補の数を選択し、予想されるトレーニングコスト（5つの候補モデルと500枚未満の画像でのトレーニングは無料です 🤩）を確認して、トレーニングを開始します。上のスクリーンショットでは、私のプロジェクトが5つの異なるモデルを開始し、それぞれが異なる精度のスコアを達成しました。そのうちの1つはあまりうまく機能していなかったため、AutoTrainはリソースを無駄にしないように停止しました。最も優れたモデルは84％の精度を達成しましたが、私の努力はほぼゼロでした…

ゲーム開発のためのAI：5日間で農業ゲームを作成するパート1

AIゲーム開発へようこそ！このシリーズでは、AIツールを使用してわずか5日間で完全な機能を備えた農業ゲームを作成します。このシリーズの終わりまでに、さまざまなAIツールをゲーム開発のワークフローに組み込む方法を学ぶことができます。以下のようにAIツールを使用する方法を示します：アートスタイルゲームデザイン 3Dアセット 2Dアセットストーリークイックビデオバージョンが必要ですか？こちらでご覧いただけます。それ以外の場合は、技術的な詳細をお読みください！注意：このチュートリアルは、Unity開発とC#に精通している読者を対象としています。これらの技術に初めて触れる場合は、続ける前に「初心者向けUnityシリーズ」をご覧ください。 Day 1: アートスタイルゲーム開発プロセスの最初のステップはアートスタイルを決定することです。農業ゲームのアートスタイルを決定するために、Stable Diffusionというツールを使用します。Stable Diffusionは、テキストの説明に基づいて画像を生成するオープンソースのモデルです。このツールを使用して、ゲームのビジュアルスタイルを作成します。 Stable Diffusionのセットアップ Stable Diffusionを実行するためのいくつかのオプションがあります：ローカルまたはオンラインです。デスクトップで十分なGPUを搭載しており、完全な機能を備えたツールセットを使用したい場合は、ローカルをお勧めします。それ以外の場合は、オンラインソリューションを実行できます。ローカル Stable Diffusionをローカルで実行するためには、Automatic1111 WebUIを使用します。これは、Stable…

⚔️AI vs. AI⚔️は、深層強化学習マルチエージェント競技システムを紹介します

私たちは新しいツールを紹介するのを楽しみにしています: ⚔️ AI vs. AI ⚔️、深層強化学習マルチエージェント競技システム。このツールはSpacesでホストされており、マルチエージェント競技を作成することができます。以下の3つの要素で構成されています: マッチメイキングアルゴリズムを使用してモデルの戦いをバックグラウンドタスクで実行するスペース。結果を含むデータセット。マッチ履歴の結果を取得し、モデルのELOを表示するリーダーボード。ユーザーが訓練済みモデルをHubにアップロードすると、他のモデルと評価およびランキング付けされます。これにより、マルチエージェント環境で他のエージェントとの評価が可能です。マルチエージェント競技をホストする有用なツールであるだけでなく、このツールはマルチエージェント環境での堅牢な評価技術でもあると考えています。多くのポリシーと対戦することで、エージェントは幅広い振る舞いに対して評価されます。これにより、ポリシーの品質を良く把握することができます。最初の競技ホストであるSoccerTwos Challengeでどのように機能するか見てみましょう。 AI vs. AIはどのように機能しますか？ AI vs. AIは、Hugging Faceで開発されたオープンソースのツールで、マルチエージェント環境での強化学習モデルの強さをランク付けするためのものです。アイデアは、モデルを継続的に互いに対戦させ、その結果を使用して他のすべてのモデルと比較してパフォーマンスを評価し、ポリシーの品質を把握するための相対的なスキルの尺度を得ることです。従来のメトリクスを必要とせずに。エージェントが特定のタスクや環境に提出される数が増えるほど、ランキングはより代表的になります。競争環境での試合結果に基づいて評価を生成するために、私たちはELOレーティングシステムを基にランキングを作成することにしました。…

ストーリーの生成：ゲーム開発のためのAI #5

AIゲーム開発へようこそ！このシリーズでは、AIツールを使用してわずか5日で完全な機能を備えた農業ゲームを作成します。このシリーズの終わりまでに、さまざまなAIツールをゲーム開発のワークフローに取り入れる方法を学ぶことができます。以下のような目的でAIツールを使用する方法をお見せします：アートスタイルゲームデザイン 3Dアセット 2Dアセットストーリークイックビデオバージョンが欲しいですか？こちらでご覧いただけます。それ以外の場合は、技術的な詳細を読み続けてください！注：この投稿では、ゲームデザインにChatGPTを使用したPart 2への参照がいくつかあります。ChatGPTの動作方法、言語モデルの概要、およびその制限についての追加のコンテキストについては、Part 2をお読みください。 Day 5: ストーリーこのチュートリアルシリーズのPart 4では、Stable DiffusionとImage2Imageを2Dアセットのワークフローに使用する方法について説明しました。この最終パートでは、ストーリーにAIを使用します。まず、農業ゲームのプロセスを説明し、注意すべき⚠️ 制限事項について説明します。次に、ゲーム開発の文脈での関連技術と今後の方向性について話します。最後に、最終的なゲームについてまとめます。プロセス要件：このプロセス全体でChatGPTを使用しています。ChatGPTと言語モデリングについての詳細については、シリーズのPart 2をお読みいただくことをおすすめします。ChatGPTは唯一の解決策ではありません。オープンソースの対話エージェントなど、数多くの新興競合他社が存在します。対話エージェントの新興市場についてさらに詳しく学ぶために、先を読んでください。 ChatGPTにストーリーの執筆を依頼します。ゲームに関する多くのコンテキストを提供した後、ChatGPTにストーリーの要約を書いてもらいます。 ChatGPTは、ゲームStardew…

時間をかけて生存者を助け、機械学習を利用して競争する

2023年2月6日、トルコ南東部でマグニチュード7.7と7.6の地震が発生し、10の都市に影響を及ぼし、2月21日現在で4万2000人以上が死亡し、12万人以上が負傷しました。地震の数時間後、プログラマーのグループが「アフェタリタ」と呼ばれるアプリケーションを展開するためのDiscordサーバーを立ち上げました。このアプリケーションは、捜索救助チームとボランティアが生存者を見つけて支援するために使用されます。このようなアプリの必要性は、生存者が自分の住所や必要なもの（救助を含む）をテキストのスクリーンショットとしてソーシャルメディアに投稿したことから生じました。一部の生存者は、自分が生きていることと救助を必要としていることを、ツイートで伝え、それにより親族が知ることができました。これらのツイートから情報を抽出する必要があり、私たちはこれらを構造化されたデータに変換するためのさまざまなアプリケーションを開発し、展開するために時間との競争をしました。 Discordサーバーに招待されたとき、私たちは（ボランティアとして）どのように運営し、何をするかについてかなりの混乱がありました。私たちは共同でモデルをトレーニングするために、モデルとデータセットのレジストリが必要でした。私たちはHugging Faceの組織アカウントを開設し、MLベースのアプリケーションを受け取り、情報を処理するためのプルリクエストを通じて共同作業しました。他のチームのボランティアから、スクリーンショットを投稿し、スクリーンショットから情報を抽出し、それを構造化してデータベースに書き込むアプリケーションの需要があることを聞きました。私たちは、与えられた画像を取得し、まずテキストを抽出し、そのテキストから名前、電話番号、住所を抽出し、これらの情報を権限付与された当局に提供するデータベースに書き込むアプリケーションの開発を開始しました。さまざまなオープンソースのOCRツールを試した後、OCR部分には「easyocr」を使用し、このアプリケーションのインターフェースの構築には「Gradio」を使用しました。OCRからのテキスト出力は、トランスフォーマーベースのファインチューニングされたNERモデルを使用して解析されます。アプリケーションを共同で改善するために、Hugging Face Spacesにホストし、アプリケーションを維持するためのGPUグラントを受け取りました。Hugging Face HubチームはCIボットをセットアップしてくれたので、プルリクエストがSpaceにどのように影響を与えるかを見ることができ、プルリクエストのレビュー中に役立ちました。その後、さまざまなチャンネル（Twitter、Discordなど）からラベル付けされたコンテンツが提供されました。これには、助けを求める生存者のツイートの生データと、それらから抽出された住所と個人情報が含まれていました。私たちは、まずはHugging Face Hub上のオープンソースのNLIモデルと、クローズドソースの生成モデルエンドポイントを使用したフューショットの実験から始めました。私たちは、xlm-roberta-large-xnliとconvbert-base-turkish-mc4-cased-allnli_trというモデルを試しました。NLIモデルは特に役立ちました。候補ラベルを使用して直接推論でき、データのドリフトが発生した際にラベルを変更できるため、生成モデルはバックエンドへの応答時にラベルを作り上げる可能性があり、不一致を引き起こす可能性がありました。最初はラベル付けされたデータがなかったので、何でも動くでしょう。最終的に、私たちは独自のモデルを微調整することにしました。1つのGPUでBERTのテキスト分類ヘッドを微調整するのに約3分かかります。このモデルをトレーニングするためのデータセットを開発するためのラベリングの取り組みがありました。モデルカードのメタデータに実験結果を記録し、後でどのモデルを展開するかを追跡するためのリーダーボードを作成しました。ベースモデルとして、bert-base-turkish-uncasedとbert-base-turkish-128k-casedを試しましたが、bert-base-turkish-casedよりも優れたパフォーマンスを発揮することがわかりました。リーダーボードはこちらでご覧いただけます。課題とデータクラスの不均衡を考慮し、偽陰性を排除することに焦点を当て、すべてのモデルの再現率とF1スコアをベンチマークするためのスペースを作成しました。これには、関連するモデルリポジトリにメタデータタグdeprem-clf-v1を追加し、このタグを使用して記録されたF1スコアと再現率を自動的に取得し、モデルをランク付けしました。漏れを防ぐために別のベンチマークセットを用意し、モデルを一貫してベンチマークしました。また、各モデルをベンチマークし、展開用の各ラベルに対して最適な閾値を特定しました。 NERモデルを評価するために、データラベラーが改善された意図データセットを提供するために取り組んでいるため、クラウドソーシングの取り組みとしてNERモデルを評価するためのラベリングインターフェースを設定しました。このインターフェースでは、ArgillaとGradioを使用して、ツイートを入力し、出力を正しい/正しくない/曖昧などのフラグで示すことができます。後で、データセットは重複を排除してさらなる実験のベンチマークに使用されました。機械学習の別のチームは、特定のニーズを得るために生成モデル（ゲート付きAPIの背後）と連携し、テキストとして自由なテキストを使用し、各投稿に追加のコンテキストとしてテキストを渡すためにAPIエンドポイントを別のAPIとしてラップし、クラウドに展開しました。少数のショットのプロンプティングをLLMsと組み合わせて使用することで、急速に変化するデータのドリフトの存在下で細かいニーズに対応するのに役立ちます。調整する必要があるのはプロンプトだけであり、ラベル付けされたデータは必要ありません。これらのモデルは現在、生存者にニーズを伝えるためにボランティアや救助チームがヒートマップ上のポイントを作成するために本番環境で使用されています。 Hugging Face Hubとエコシステムがなかったら、私たちはこのように迅速に協力し、プロトタイプを作成し、展開することはできませんでした。以下は住所認識および意図分類モデルのためのMLOpsパイプラインです。このアプリケーションとその個々のコンポーネントには何十人ものボランティアがおり、短期間でこれらを提供するために寝ずに働きました。リモートセンシングアプリケーション…

UnityゲームをSpaceにホストする方法

UnityゲームをHugging Face Spaceでホストできることを知っていますか？いいえ？そうです、できます！ Hugging Face Spacesは、デモを構築、ホスト、共有するための簡単な方法です。通常は機械学習のデモに使用されますが、プレイ可能なUnityゲームもホストできます。以下にいくつかの例を示します。 Huggy Farming Game Unity APIデモ次に、Spaceで独自のUnityゲームをホストする方法を説明します。ステップ1：静的HTMLテンプレートを使用してSpaceを作成するまず、Hugging Face Spacesに移動してスペースを作成します。 “Static HTML”テンプレートを選択し、スペースに名前を付けて作成します。ステップ2：Gitを使用してスペースをクローンする Gitを使用して、新しく作成したスペースをローカルマシンにクローンします。ターミナルまたはコマンドプロンプトで次のコマンドを実行することでこれを行うことができます。 git clone https://huggingface.co/spaces/{your-username}/{your-space-name} ステップ3：Unityプロジェクトを開く…

ディフューザを使用してControlNetをトレーニングしてください

イントロダクション ControlNetは、追加の条件を付加することで拡散モデルを細かく制御することができるニューラルネットワーク構造です。この技術は、「Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models」という論文で登場し、すぐにオープンソースの拡散コミュニティで広まりました。著者はStable Diffusion v1-5を制御するための8つの異なる条件をリリースしました。これには、ポーズ推定、深度マップ、キャニーエッジ、スケッチなどが含まれます。このブログ投稿では、3Dシンセティックフェイスに基づいた顔のポーズモデルであるUncanny Facesモデルのトレーニング手順を詳細に説明します（実際にはUncanny Facesは予期しない結果であり、それがどのように実現されたかについては後ほどご紹介します）。安定した拡散のためのControlNetのトレーニングの始め方独自のControlNetをトレーニングするには、3つのステップが必要です：条件の計画：ControlNetはStable Diffusionをさまざまなタスクに対応できる柔軟性があります。事前にトレーニングされたモデルはさまざまな条件を示しており、コミュニティはピクセル化されたカラーパレットに基づいた他の条件を作成しています。データセットの構築：条件が決まったら、データセットの構築の時間です。そのためには、データセットをゼロから構築するか、既存のデータセットの一部を使用することができます。モデルをトレーニングするためには、データセットには3つの列が必要です：正解のimage、conditioning_image、およびprompt。モデルのトレーニング：データセットの準備ができたら、モデルのトレーニングの時間です。これは、ディフューザーのトレーニングスクリプトのおかげで最も簡単な部分です。少なくとも8GBのVRAMを持つGPUが必要です。 1. 条件の計画条件を計画するために、次の2つの質問を考えると役立ちます：どのような条件を使用したいですか？既存のモデルで「通常の」画像を私の条件に変換できるものはありますか？…

Hugging Face Unity APIのインストールと使用方法

Hugging Face Unity APIは、Hugging Face Inference APIの簡単に使用できる統合です。これにより、開発者はUnityプロジェクトでHugging Face AIモデルにアクセスして使用することができます。このブログ投稿では、Hugging Face Unity APIのインストールと使用方法について説明します。インストール Unityプロジェクトを開きます Window -> Package Managerに移動します +をクリックし、Add Package from git URLを選択します https://github.com/huggingface/unity-api.gitを入力します…

RWKVとは、トランスフォーマーの利点を持つRNNの紹介です

ChatGPTとチャットボットを活用したアプリケーションは、自然言語処理（NLP）の領域で注目を集めています。コミュニティは、アプリケーションやユースケースに強力で信頼性の高いオープンソースモデルを常に求めています。これらの強力なモデルの台頭は、Vaswaniらによって2017年に最初に紹介されたトランスフォーマーベースのモデルの民主化と広範な採用によるものです。これらのモデルは、それ以降のSoTA NLPモデルである再帰型ニューラルネットワーク（RNN）ベースのモデルを大幅に上回りました。このブログ投稿では、RNNとトランスフォーマーの両方の利点を組み合わせた新しいアーキテクチャであるRWKVの統合を紹介します。このアーキテクチャは最近、Hugging Face transformersライブラリに統合されました。 RWKVプロジェクトの概要 RWKVプロジェクトは、Bo Peng氏が立ち上げ、リードしています。Bo Peng氏は積極的にプロジェクトに貢献し、メンテナンスを行っています。コミュニティは、公式のdiscordチャンネルで組織されており、パフォーマンス（RWKV.cpp、量子化など）、スケーラビリティ（データセットの処理とスクレイピング）、および研究（チャットの微調整、マルチモーダルの微調整など）など、さまざまなトピックでプロジェクトの成果物を常に拡張しています。RWKVモデルのトレーニングに使用されるGPUは、Stability AIによって寄付されています。公式のdiscordチャンネルに参加し、RWKVの基本的なアイデアについて詳しく学ぶことで、参加することができます。以下の2つのブログ投稿で詳細を確認できます：https://johanwind.github.io/2023/03/23/rwkv_overview.html / https://johanwind.github.io/2023/03/23/rwkv_details.html トランスフォーマーアーキテクチャとRNN RNNアーキテクチャは、データのシーケンスを処理するための最初の広く使用されているニューラルネットワークアーキテクチャの1つであり、固定サイズの入力を取る従来のアーキテクチャとは異なります。RNNは、現在の「トークン」（つまり、データストリームの現在のデータポイント）、前の「状態」を入力として受け取り、次のトークンと次の状態を予測します。新しい状態は、次のトークンの予測を計算するために使用され、以降も同様に続きます。RNNは異なる「モード」でも使用できるため、Andrej Karpathy氏のブログ投稿で示されているように、1対1（画像分類）、1対多（画像キャプション）、多対1（シーケンス分類）、多対多（シーケンス生成）など、さまざまなシナリオでRNNを適用することが可能です。 RNNは、各ステップで予測を計算するために同じ重みを使用するため、勾配消失の問題により長距離のシーケンスに対する情報の記憶に苦労します。この制限に対処するために、LSTMやGRUなどの新しいアーキテクチャが導入されましたが、トランスフォーマーアーキテクチャはこの問題を解決するためにこれまでで最も効果的なものとなりました。トランスフォーマーアーキテクチャでは、入力トークンは自己注意モジュールで同時に処理されます。トークンは、クエリ、キー、値の重みを使用して異なる空間に線形にプロジェクションされます。結果の行列は、アテンションスコアを計算するために直接使用され、その後値の隠れ状態と乗算されて最終的な隠れ状態が得られます。この設計により、アーキテクチャは長距離のシーケンスの問題を効果的に緩和し、RNNモデルと比較して推論とトレーニングの速度も高速化します。トランスフォーマーアーキテクチャは、トレーニング中に従来のRNNおよびCNNに比べていくつかの利点があります。最も重要な利点の1つは、文脈的な表現を学習できる能力です。RNNやCNNとは異なり、トランスフォーマーアーキテクチャは単語ごとではなく、入力シーケンス全体を処理します。これにより、シーケンス内の単語間の長距離の依存関係を捉えることができます。これは、言語翻訳や質問応答などのタスクに特に有用です。推論中、RNNは速度とメモリ効率の面でいくつかの利点があります。これらの利点には、単純さ（行列-ベクトル演算のみが必要）とメモリ効率（推論中にメモリ要件が増えない）が含まれます。さらに、現在のトークンと状態にのみ作用するため、コンテキストウィンドウの長さに関係なく計算速度が同じままです。 RWKVアーキテクチャ RWKVは、AppleのAttention Free Transformerに触発されています。アーキテクチャは注意深く簡素化され、最適化されており、RNNに変換することができます。さらに、TokenShiftやSmallInitEmbなどのトリックが追加されています（公式のGitHubリポジトリのREADMEにトリックのリストが記載されています）。これにより、モデルのパフォーマンスがGPTに匹敵するように向上しています。現在、トレーニングを14Bパラメータまでスケーリングするためのインフラストラクチャがあり、RWKV-4（本日の最新バージョン）では数値の不安定性など、いくつかの問題が反復的に修正されました。 RNNとトランスフォーマーの組み合わせとしてのRWKV…

オープンソースAIゲームジャムを発表します 🎮

AIツールを活用して創造力を解放し、週末にゲームを作ろう！世界初のオープンソースAIゲームジャムをお知らせできることを大変嬉しく思います。このゲームジャムでは、AIツールを使用してゲームを作成します。 AIの可能性によって、ゲームの体験やワークフローが向上することに期待しています。例えば、Stable Diffusionなどの生成型AIツールをゲームやワークフローに取り入れて、新しい機能を開放し、開発プロセスを加速させることができます。テクスチャ生成からリアルなNPC、現実的なテキスト読み上げまで、選択肢は無限です。 📆 ゲームジャムは7月7日から9日の金曜日から日曜日まで開催されます。ゲームジャムの無料参加枠を確保しましょう 👉 https://itch.io/jam/open-source-ai-game-jam なぜこのイベントを開催しているのか一部の人気ゲームジャムがAIツールの使用を制限している時代に、私たちはゲーム開発者がAIが提供する信じられない可能性を紹介するために、特にオープンで透明性のある利用可能なプラットフォームを提供することが重要だと考えています。私たちはこれらのジャムが繁栄し、インディーゲーム開発者が生産性を向上させ、その可能性を最大限に引き出すためのツールを持つことを望んでいます。 AIツールとは何ですか特にStable Diffusionなどの生成型AIツールは、ゲーム開発において全く新しい可能性を開拓します。加速されたワークフローからゲーム内の機能まで、AIの力を使ってテクスチャ生成、リアルなAI非プレイヤーキャラクター（NPC）、現実的なテキスト読み上げ機能を活用することができます。ゲームジャムの無料参加枠を確保しましょう 👉 https://itch.io/jam/open-source-ai-game-jam 誰が参加できますかオープンソースAIゲームジャムには、スキルレベルや場所に関係なく、誰でも参加できます。一人で参加することも、任意の人数でチームを組むこともできます。参加に必要なものは何ですか…

Learn more about Search Results Discord - Page 13