Análise dos recursos de desenvolvimento ágil das estruturas
O Transformers tornou-se, de fato, a ferramenta preferida para prototipagem de IA, o que se deve ao seu design exclusivo com recursos ágeis. Ele tem um desempenho particularmente bom em cenários que exigem iteração rápida, como pesquisa acadêmica, validação de produtos e educação e treinamento.
Os principais cenários aplicáveis incluem:
- Exploração acadêmica: os pesquisadores podem invocar diretamente o modelo SOTA como uma comparação de referência, por exemplo, usando o Llama-2 para experimentos de aprendizado com pequenas amostras.
- Prototipagem de produtos: as empresas podem criar um sistema inteligente e demonstrável de atendimento ao cliente ou de análise de documentos em um dia
- Prática de ensino: os alunos experimentam os limites dos recursos de grandes modelos de linguagem sem clusters de GPU
A estrutura fornece serviço HTTP instantâneo por meio da ferramenta de linha de comando de serviço de transformadores e, com a função de gerenciamento de versão de modelo do Hugging Face Hub, pode realizar o ciclo fechado completo do processo de P&D. Por exemplo, no projeto de análise de texto médico, todo o processo, desde a anotação de dados até o lançamento do modelo, pode ser controlado em 48 horas, o que é difícil de alcançar com os métodos tradicionais.
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
