Dengan peningkatan pembelajaran mesin (ML) dalam pembangunan web, menyepadukan model pembelajaran mendalam ke dalam aplikasi bahagian hadapan lebih mudah diakses berbanding sebelum ini. Salah satu kemajuan paling menarik dalam ruang ini ialah penggunaan Transformers.js daripada Hugging Face, pustaka JavaScript yang membolehkan pembangun menjalankan model pembelajaran mendalam terkini secara terus dalam penyemak imbas tanpa memerlukan pengiraan sebelah pelayan.

Dalam siaran ini, kami akan meneroka cara membina aplikasi pembelajaran mendalam menggunakan React dan Transformers.js untuk memanfaatkan model untuk tugasan seperti pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penglihatan komputer . Perpustakaan menyokong beberapa tugas, termasuk penjanaan teks, analisis sentimen, klasifikasi imej dan banyak lagi, terus dalam penyemak imbas.

Mengapa Transformers.js?

Transformers.js sesuai untuk pembangun yang ingin membawa kuasa pembelajaran mesin kepada pihak pelanggan, memastikan:

• Tidak memerlukan infrastruktur pelayan: Anda boleh menjalankan model ML pada bahagian klien, mengurangkan beban pelayan dan meningkatkan privasi.
• Penyepaduan mudah: Berfungsi dengan lancar dengan rangka kerja popular seperti React dan Next.js.
• Akses kepada perpustakaan model Memeluk Wajah: Akses kepada beribu-ribu model pra-latihan untuk pelbagai tugas.

Bermula dengan React dan Transformers.js

1. Menyediakan Projek React Anda: Jika anda belum menyediakan projek React lagi, buat projek menggunakan:

   npx create-react-app my-ml-app
   cd my-ml-app

1. Pasang Transformers.js: Anda boleh memasang perpustakaan melalui npm:

   npm install @xenova/transformers

1. Menggunakan Model Pra-latihan dalam React: Setelah anda memasang pustaka, anda boleh memuatkan model dari hab Hugging Face. Berikut ialah contoh cara memuatkan model analisis sentimen dan menjalankan ramalan dalam apl React anda:

   import React, { useState, useEffect } from 'react';
   import { pipeline } from '@xenova/transformers';

   function SentimentAnalysis() {
     const [model, setModel] = useState(null);
     const [text, setText] = useState("");
     const [result, setResult] = useState(null);

     useEffect(() => {
       // Load the sentiment analysis model
       pipeline('sentiment-analysis').then((pipe) => setModel(pipe));
     }, []);

     const analyzeSentiment = async () => {
       const analysis = await model(text);
       setResult(analysis);
     };

     return (
       <div>
         <h1>Sentiment Analysis</h1>
         <input type="text" value={text} onChange={(e) => setText(e.target.value)} />
         <button onClick={analyzeSentiment}>Analyze</button>
         {result && <p>Sentiment: {result[0].label}, Confidence: {result[0].score}</p>}
       </div>
     );
   }

   export default SentimentAnalysis;

Dalam coretan kod ini, kami menggunakan fungsi saluran paip daripada Transformers.js untuk memuatkan model analisis sentimen. Pengguna boleh memasukkan teks, dan aplikasi akan menganalisis sentimen dan memaparkan hasilnya.

Tugasan dan Model yang Disokong

Transformers.js menyokong pelbagai tugas merentas NLP, penglihatan dan pemprosesan audio. Beberapa tugas yang paling popular termasuk:

• Klasifikasi Teks (cth., Analisis Sentimen): Klasifikasikan sentimen teks yang diberikan.
• Penjanaan Teks: Hasilkan teks koheren berdasarkan gesaan.
• Klasifikasi Imej: Kelaskan objek dalam imej (berguna dalam aplikasi e-dagang atau penjagaan kesihatan).
• Pengesanan Objek: Kenal pasti objek dalam imej atau bingkai video.

Kes Penggunaan Lanjutan

• Terjemahan Berbilang Bahasa: Dengan Transformers.js, anda boleh membina alatan terjemahan berbilang bahasa masa nyata, meningkatkan kebolehcapaian global aplikasi anda.
• Sintesis Pertuturan: Bina aplikasi yang menukar teks kepada pertuturan, sesuai untuk mencipta pembantu maya atau alatan kebolehaksesan.

Pertimbangan Prestasi

Menjalankan model pembelajaran mesin pada bahagian pelanggan boleh menjadi intensif sumber. Walau bagaimanapun, Transformers.js menggunakan WebAssembly (WASM) untuk mengoptimumkan prestasi. Selain itu, pembangun boleh menukar dan mengkuantumkan model kepada format ONNX untuk menjadikannya lebih ringan untuk inferens penyemak imbas【6?sumber】【7?sumber】.

Kesimpulan

Membina aplikasi pembelajaran mendalam dengan React dan Transformers.js membuka banyak kemungkinan untuk mencipta apl web yang pintar, interaktif dan memelihara privasi. Dengan fleksibiliti hab model Hugging Face, anda boleh melaksanakan model termaju dalam beberapa minit, semuanya sambil kekal tanpa pelayan. Sama ada anda sedang mengusahakan apl berasaskan teks atau projek ML visual, Transformers.js menawarkan alatan untuk menjadikan apl anda lebih pintar dan pantas.

Mahu menyelam lebih dalam? Terokai lebih lanjut di dokumentasi rasmi Transformers.js.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Membina Aplikasi Pembelajaran Mendalam dengan React Menggunakan Transformers.js. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!