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ハグフェイスでの夏

夏は公式に終わり、この数か月はHugging Faceでかなり忙しかったです。Hubの新機能や研究、オープンソースの開発など、私たちのチームはオープンで協力的な技術を通じてコミュニティを支援するために一生懸命取り組んできました。 このブログ投稿では、6月、7月、8月のHugging Faceで起こったすべてのことをお伝えします！ この投稿では、私たちのチームが取り組んでいるさまざまな分野について取り上げていますので、最も興味のある部分にスキップすることを躊躇しないでください 🤗 新機能 コミュニティ オープンソース ソリューション 研究 新機能 ここ数か月で、Hubは10,000以上のパブリックモデルリポジトリから16,000以上のモデルに増えました！コミュニティの皆さんが世界と共有するために素晴らしいモデルをたくさん共有してくれたおかげです。そして、数字の背後には、あなたと共有するためのたくさんのクールな新機能があります！ Spaces Beta ( hf.co/spaces ) Spacesは、ユーザープロファイルまたは組織hf.coプロファイルに直接機械学習デモアプリケーションをホストするためのシンプルで無料のソリューションです。GradioとStreamlitの2つの素晴らしいSDKをサポートしており、Pythonで簡単にクールなアプリを構築することができます。数分でアプリをデプロイしてコミュニティと共有することができます！ 🚀 Spacesでは、シークレットの設定、カスタム要件の許可、さらにはGitHubリポジトリから直接管理することもできます。ベータ版にはhf.co/spacesでサインアップできます。以下はいくつかのお気に入りです！ Chef Transformerの助けを借りてレシピを作成 HuBERTを使用して音声をテキストに変換…

フリーティアのGoogle Colabで🧨ディフューザーを使用してIFを実行中

要約：Google Colabの無料ティア上で最も強力なオープンソースのテキストから画像への変換モデルIFを実行する方法を紹介します。 また、Hugging Face Spaceでモデルの機能を直接探索することもできます。 公式のIF GitHubリポジトリから圧縮された画像。 はじめに IFは、ピクセルベースのテキストから画像への生成モデルで、DeepFloydによって2023年4月下旬にリリースされました。モデルのアーキテクチャは、GoogleのクローズドソースのImagenに強く影響を受けています。 IFは、Stable Diffusionなどの既存のテキストから画像へのモデルと比較して、次の2つの利点があります： モデルは、レイテントスペースではなく「ピクセルスペース」（つまり、非圧縮画像上で）で直接動作し、Stable Diffusionのようなノイズ除去プロセスを実行しません。 モデルは、Stable Diffusionでテキストエンコーダとして使用されるCLIPよりも強力なテキストエンコーダであるT5-XXLの出力で訓練されます。 その結果、IFは高周波の詳細（例：人の顔や手など）を持つ画像を生成する能力に優れており、信頼性のあるテキスト付き画像を生成できる最初のオープンソースの画像生成モデルです。 ピクセルスペースで動作し、より強力なテキストエンコーダを使用することのデメリットは、IFが大幅に多くのパラメータを持っていることです。T5、IFのテキストから画像へのUNet、IFのアップスケーラUNetは、それぞれ4.5B、4.3B、1.2Bのパラメータを持っています。それに対して、Stable Diffusion 2.1のテキストエンコーダとUNetは、それぞれ400Mと900Mのパラメータしか持っていません。 しかし、メモリ使用量を低減させるためにモデルを最適化すれば、一般のハードウェア上でもIFを実行することができます。このブログ記事では、🧨ディフューザを使用してその方法を紹介します。 1.）では、テキストから画像への生成にIFを使用する方法を説明し、2.）と3.）では、IFの画像バリエーションと画像インペインティングの機能について説明します。 💡 注意：メモリの利得と引き換えに速度の利得を得るために、IFを無料ティアのGoogle Colab上で実行できるようにしています。A100などの高性能なGPUにアクセスできる場合は、公式のIFデモのようにすべてのモデルコンポーネントをGPU上に残して、最大の速度で実行することをお勧めします。…

Taipy：ユーザーフレンドリーな本番用データサイエンティストアプリケーションを構築するためのツール

データサイエンティストとして、データの視覚化のためのダッシュボードを作成したり、データを視覚化したり、さらにはビジネスアプリケーションを実装して利害関係者が実行可能な意思決定を行うのをサポートするかもしれません

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