GPT2からStable Diffusionへ：Hugging FaceがElixirコミュニティに参入します
GPT2 to Stable Diffusion Hugging Face enters the Elixir community.
エリクサーのコミュニティは、GPT2からStable Diffusionまでのいくつかのニューラルネットワークモデルがエリクサーに到着したことをお知らせいたします。これは、Hugging Face Transformersを純粋なエリクサーで実装したBumblebeeライブラリによって可能になりました。
これらのモデルで始めるために、エリクサーの計算ノートブックプラットフォームであるLivebookのチームが、「スマートセル」と呼ばれるコレクションを作成しました。これにより、開発者はわずか3回のクリックで異なるニューラルネットワークタスクのスキャフォールドを作成できます。詳細については、私のビデオアナウンスをご覧ください。
エリクサーが実行されるErlang仮想マシンの並行性と分散サポートのおかげで、開発者はこれらのモデルを既存のPhoenixウェブアプリケーションの一部として埋め込み、提供することができます。また、Broadwayを使用してデータ処理パイプラインに統合し、Nerves組み込みシステムと一緒にデプロイすることもできます。いずれのシナリオでも、BumblebeeモデルはCPUとGPUの両方にコンパイルされます。
背景
エリクサーに機械学習を導入する取り組みは、ほぼ2年前にNumerical Elixir（Nx）プロジェクトで始まりました。Nxプロジェクトは、マルチ次元テンソルと「数値定義」を実装しています。これは、CPU/GPUにコンパイルできるElixirのサブセットです。Nxは、Google XLA（EXLA）とLibtorch（Torchx）のバインディングを使用して、車輪の再発明を防いでいます。
Nxイニシアチブからは、他のいくつかのプロジェクトが生まれました。Axonは、FlaxやPyTorch Igniteなどのプロジェクトからインスピレーションを受け、エリクサーに機能的で組み合わせ可能なニューラルネットワークをもたらします。Explorerプロジェクトは、dplyrとRustのPolarsから借用して、エリクサーコミュニティに表現力豊かで高性能なデータフレームを提供します。
BumblebeeとTokenizersは、私たちが最近リリースしたものです。私たちは、Hugging Faceがコミュニティとツール間での協力的な機械学習を可能にすることに感謝しています。これは、エリクサーエコシステムを迅速に進化させる上で重要な役割を果たしました。
次に、エリクサーでのニューラルネットワークのトレーニングと転移学習に焦点を当てる予定です。これにより、開発者は事業やアプリケーションのニーズに合わせて事前学習済みモデルを拡張および特化することができます。また、伝統的な機械学習アルゴリズムの開発についても、さらに発表する予定です。
あなたの番です
Bumblebeeを試してみたい場合は、次のことができます：
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Livebook v0.8をダウンロードし、ノートブック内の「+ Smart」セルメニューから「ニューラルネットワークタスク」を自動生成します。現在、Livebookを追加のプラットフォームとスペースで実行できるようにする作業を進めています（お楽しみに！😉）。
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Bumblebeeモデルの例として、単一ファイルのPhoenixアプリケーションも作成しました。これは、Phoenix（+ LiveView）アプリケーションの一部として統合するための必要な基盤を提供します。
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より実践的なアプローチに興味がある場合は、いくつかのノートブックを読んでみてください。
エリクサーの機械学習エコシステムの構築を支援したい場合は、上記のプロジェクトをチェックして試してみてください。コンパイラ開発からモデル構築まで、多くの興味深い領域があります。たとえば、Bumblebeeにさらにモデルやアーキテクチャを追加するプルリクエストは、歓迎されるでしょう。未来は並行、分散、そして楽しいです！
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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