Hugging Face for Natural Language Processing (NLP) Schulung

Einführung

• Überblick über NLP und seine Anwendungen
• Einführung in Hugging Face und seine wichtigsten Merkmale

Einrichten einer Arbeitsumgebung

• Installieren und Konfigurieren von Hugging Face

Verstehen der Hugging Face-Transformer-Bibliothek und der Transformer-Modelle

• Erforschung der Struktur und der Funktionalitäten der Transformers-Bibliothek
• Überblick über die verschiedenen in Hugging Face verfügbaren Transformer-Modelle

Verwendung von Hugging Face-Transformern

• Laden und Verwenden von vortrainierten Modellen
• Anwendung von Transformers für verschiedene NLP-Aufgaben

Feinabstimmung eines vortrainierten Modells

• Vorbereiten eines Datensatzes für die Feinabstimmung
• Feinabstimmung eines Transformer-Modells für eine bestimmte Aufgabe

Gemeinsame Nutzung von Modellen und Tokenizern

• Exportieren und gemeinsame Nutzung trainierter Modelle
• Verwendung von Tokenizern für die Textverarbeitung

Erkunden der Hugging Face Datasets-Bibliothek

• Überblick über die Datasets-Bibliothek in Hugging Face
• Accessing und Nutzung bereits vorhandener Datensätze

Erforschung der Hugging Face Tokenizers Bibliothek

• Verstehen von Tokenisierungstechniken und ihrer Bedeutung
• Nutzen von Tokenizern aus Hugging Face

Ausführen klassischer NLP-Aufgaben

• Gemeinsame NLP-Aufgaben mit Hugging Face implementieren
• Textklassifikation, Stimmungsanalyse, Named Entity Recognition, etc.

Nutzung von Transformatormodellen zur Lösung von Aufgaben in der Sprachverarbeitung und Computer Vision

• Ausweitung des Einsatzes von Transformatoren über textbasierte Aufgaben hinaus
• Anwendung von Transformatoren für sprach- und bildbezogene Aufgaben

Fehlerbehebung und Debugging

• Häufige Probleme und Herausforderungen bei der Arbeit mit Hugging Face
• Techniken zur Fehlersuche und -behebung

Erstellen und Weitergeben Ihrer Modelldemos

• Entwerfen und Erstellen interaktiver Modelldemos
• Gemeinsame Nutzung und effektive Präsentation Ihrer Modelle

Zusammenfassung und nächste Schritte

• Zusammenfassung der wichtigsten gelernten Konzepte und Techniken
• Hinweise zur weiteren Erkundung und Ressourcen für das weitere Lernen