Hugging Face nasıl kullanılır?

Herkese merhaba arkadaşlar Hugging Face’in hızlı yükselişinden ve Hugging Face nedir ? adlı yazımın okumalarının arttığı için ve daha detaylı bir anlatım için ikinci bir seri daha yazmaya karar verdim bildiğim kadarıyla anlatmaya çalışacağım. Bu yazıyı okumadan önce ilk seriyi okumayı unutmayın.

Bu yazımda Hugging Face de bulunan modelleri, datasetleri, spaces alanlarının kullanımından ve sürekli gelişen huggin face yapısından bahsedeceğim.

Hugging face makine öğrenmesinde giderek gelişen, kullanıcı sayısı gittikçe artan ve bir çok modele ve datasete ev sahipliği yapan ve büyük bir platformdur. Hugging face’in genel amacı makina öğrenmesi işlemlerinin kullanımını kolaylaştırmak ve kullanıcılara daha hızlı ve hazır çalışma imkanı sunmak ve kullanıcılar arası açık kaynak model ve datasetlerin paylaşımını arttırmayı amaçlamaktadır.

Kullanılan modeller büyük ve eğitilmesi çok pahalıdır, bu nedenle önceden eğitilmiş sürümler araştırmacılar ve kullanıcılar tarafından Hugging Face üzerinde paylaşılır ve kullanılır.

Hugging face üzerinden bulunan Modellere örnek verecek olursak bunlar;

Doğal dil işleme(NLP) için;

• Text Classification
• Token Classification
• Question Answering
• Translation
• Summarization
• Text Generation
• Fill-Mask
• Sentence Similarity

Ses işleme için;

• Text-to-Speech
• Automatic Speech Recognition
• Audio-to-Audio
• Audio Classification

Görüntü işleme için;

• Image Classification
• Object Detection
• Image Segmentation

Hugging Face Spaces nasıl kullanılır?

Spaces, Hugging Face üzerindeki uygulamaların modellerini demo olarak denemeniz için size ücretsiz sunulan bir hizmettir. Hadi gelin birlikte bir Spaces üzerinde bir model oluşturalım.

Benim yapacağım spaces modeli türkçe duygu analizi için olacak.

https://huggingface.co/spaces alanına geliyorum Create a new Space diyorum.

Space name ismini verdikten ve sdk olarak gradio seçiyorum ve oluşturuyorum. files and versions kısmına gelip add file diyerek requirements.txt dosyası oluşturuyorum. Bunun içerisine aşağıdaki kütüphaneleri ekliyorum.

torch
transformers
gradio

Ardından commit file diyoruz. Tekrar add file diyerek yeni bir app.py dosyası oluşturuyorum bunun içerisine aşağıdaki kodu yazıyorum.

Burada BERT modeli daha önce savaş yıldırım tarafından eğitilmiş olan Türkçe duygu analizi modelini ekliyorum ve kullanıyorum. Savaş yıldırımın modellerini kullanmanızı ve incelemenizi tavsiye ederim. Türkçe doğal dil işleme için yapmış olduğu çalışmaları görüntüleyebilirsiniz.

Tüm bunları yaptıktan sonra App kısmına gelerek istediğiniz cümleyi yazarak pozitif ve negatif olup olmadığını deniyoruz.

duygu analizi

Yapmış olduğum Spaces çalışmasının demosuna bu linkten ulaşabilir ve deneyebilirseniz.

Hugging Face hakkında daha fazla bilgi edinmek ve içerisinde bulunan tüm terimlere(Transformers, datasets, tokenizer vb.) ve kullanımına daha hakim olmak için Hugging Face Doc kullanabilirsiniz.

Bu yazıyı fazla uzatmak istemiyorum ve gelecek olan yazılardan sizi haberdar ediyorum. Bu yazı serisinin devamı olarak Hugging Face model nasıl kullanılır ?, Hugging Face dataset nasıl kullanılır ?, Hugging face de model nasıl eğitilir? olacak takip ✅ edip alkışlarsanız 👏 sevinirim.

📝 Okuduğunuz için teşekkürler. iyi çalışmalar.

alperbayram (alper bayram)