Filosofia de projeto da API de tubulação da Transformers
A API do pipeline realmente representa a inovação mais proeminente em termos de facilidade de uso da estrutura do Transformers. O design abstrai o complexo processo de invocação do modelo em um fluxo de trabalho padronizado, permitindo que os desenvolvedores implementem aplicativos de IA de nível profissional sem um profundo conhecimento da arquitetura do modelo.
As implementações típicas de recursos incluem:
- Geração de texto: redação criativa e continuação de conteúdo por meio da família de modelos Qwen
- Reconhecimento de fala: conversão de fala em texto altamente precisa usando modelos de sussurro
- Processamento de imagens: suporta a invocação de tarefas visuais com um clique, como segmentação, classificação, etc.
Em termos de implementação técnica, a API lida automaticamente com todo o processo de carregamento do modelo, pré-processamento de dados, cálculo de inferência e pós-processamento. Por exemplo, no cenário de reconhecimento de fala, os desenvolvedores só precisam fornecer o caminho do áudio, e a API concluirá automaticamente a conversão completa da análise do domínio do tempo, a extração de recursos e a saída de texto. Esse design de ponta a ponta reduz bastante o limite para o uso da tecnologia de IA.
Essa resposta foi extraída do artigoTransformers: estrutura de modelagem de aprendizado de máquina de código aberto com suporte para tarefas de texto, imagem e multimodaisO
