Hugging Face in Action: Практическое руководство по NLP, CV и LLM

Книга «Hugging Face in Action» представляет собой практическое руководство по использованию экосистемы Hugging Face для решения задач искусственного интеллекта. Автор, Wei-Meng Lee, последовательно знакомит читателя с ключевыми библиотеками и инструментами, начиная с основ архитектуры трансформеров и заканчивая созданием сложных LLM-приложений.

В первых главах подробно рассматриваются библиотеки Transformers и Datasets для выполнения классических задач NLP (классификация текста, генерация, суммаризация, перевод) и компьютерного зрения (детекция объектов, классификация изображений, сегментация). Особое внимание уделяется работе с предобученными моделями через удобные pipeline, их тонкой настройке (fine-tuning) и визуализации данных.

Значительная часть книги посвящена построению приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Читатель научится интегрировать Hugging Face с такими фреймворками, как LangChain и LlamaIndex, создавать агентов, разрабатывать веб-интерфейсы с помощью Gradio и запускать локальные LLM через GPT4All. Завершающие главы охватывают продвинутые темы: запросы к локальным данным и подключение моделей к реальному миру через Model Context Protocol.

Издание ориентировано на разработчиков и инженеров по машинному обучению, которые хотят эффективно применять современные инструменты Hugging Face в своих проектах. Код примеров представлен в Jupyter Notebook, что облегчает обучение и эксперименты.