「HuggingFace Transformers ツールとエージェント：ハンズオン」

HuggingFace Transformers Hands-on Workshop

Transformersバージョンv4.29.0は、ツールとエージェントのコンセプトを基に、transformersの上に自然言語APIを提供します。それらの使い方は？言語学習を使用例として探求しましょう！

エージェントとツールとは何ですか？

ここでの「エージェント」とは、大規模な言語モデルであり、特定の一連のツールにアクセスできるようにプロンプトされています。

LLMはコードの小さなサンプルを生成するのに適しているため、このAPIはそれを活用するためにLLMにコードのサンプルを与え、ツールのセットでタスクを実行するコードのサンプルを生成させます。

ツールは非常にシンプルです：名前と説明を持つ単一の関数です。その後、これらのツールの説明を使用してエージェントにプロンプトを表示します。プロンプトを通じて、クエリで要求された内容を実行するためにエージェントがツールをどのように活用するかを示します。[出典]

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ツールは何ができるのでしょうか？ツールは、特定の画像の質問に回答したり、長いテキストを1つまたは数文で要約したりすることができます。各ツールは非常に単純なタスクに焦点を当てるように設計されています。

実践：設定とエージェントの初期化

Google Colabノートブックの最初のセルを実行しましょう。ここではtransformersの最新バージョン（v4.29.0）を選択し、それからプロンプトに従ってHuggingFaceユーザーアクセストークンを入力します。

#@title Setuptransformers_version = "v4.29.0" #@param ["main", "v4.29.0"] {allow-input: true}print(f"transformersのバージョン{transformers_version}で全てをセットアップ中")!pip install huggingface_hub>=0.14.1 git+https://github.com/huggingface/transformers@$transformers_version -q diffusers accelerate datasets torch soundfile sentencepiece opencv-python openaiimport IPythonimport soundfile as sfdef play_audio(audio):    sf.write("speech_converted.wav", audio.numpy(), samplerate=16000)    return IPython.display.Audio("speech_converted.wav")from huggingface_hub import notebook_loginnotebook_login()

ログインが成功したら、エージェントを初期化することができます。エージェントは大規模な言語モデル（LLM）です。最良の結果を得るためにはOpenAIが使用されますが、StarCoderやOpenAssistantなどの完全にオープンソースのモデルも利用可能です。デモではStarCoderエージェントが使用されました。

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