初心者がGoogleColabで生成AIを動かしてみた
はじめに
AIコミュニティのHuggingFaceを使い始めて少し経ちました！
つい夢中になって気がついたらProアカウントのサブスクに登録していました笑
HuggingFaceとは今世界中で大注目されているAIコミュニティです。
色々なModelやDatasetがあって本当に見ているだけでもワクワク楽しんでしました。
公開されているオープンソースのModelを使って
いつか自分のデータでAIをトレーニングしてみたいぞ〜
という気持ちになってきたので、AIについてきちんとお勉強していこうと思います。
そこで、HuggingFace NLP CourseというAI初心者から学べるコースがあったので
こちらのハンズオンをやってみました。
HuggingFaceのコース内容
この9つから構成されています。
この中でAIを動かすハンズオンが1.TRANSFORMER MODELSの中にあったのでやってみました。
GoogleColabでモデルを動かしてみる
1.TRANSFORMER MODELSの「Transformers, what can they do?」
という章ではGoogle ColabでAIのモデルを動かすことができます。
ページ上部にある「Open in Colab」をクリックします。
Colabを開くことができました。
コードの左にある再生ボタンを押して実行することができます。
始めてColabで動かしたときは、あまりのお手軽さに感動しました！
ここではTransformerモデルのpipline関数を使って、生成AIを簡単に動かすことができます。
また、HuggingFaceに公開されているさまざまなモデルを選んで実行することもできます。
早速試してみました！
classifier(分類する)
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
classifier("I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.")
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598047137260437}]
文章がポジティブかネガティブかを分類できます。
スコアが１に近いほど点数が高いです。
テキスト生成
from transformers import pipeline
generator = pipeline("text-generation", model="distilgpt2")
generator(
"In this course, we will teach you how to",
max_length=30,
num_return_sequences=2,
)
[{'generated_text': 'In this course, we will teach you how to manipulate the world and '
'move your mental and physical capabilities to your advantage.'},
{'generated_text': 'In this course, we will teach you how to become an expert and '
'practice realtime, and with a hands on experience on both real '
'time and real'}]
このようにdistilgpt2などのモデルを指定して
「In this course, we will teach you how to」の後に続くテキスト生成ができます。
まとめ
今回はGoogleColabで分類とテキスト生成のモデルを動かしてみました！
GoogleColabはすでにコードが書いてあるドキュメントがあって、それを実行するだけで生成AIを動かすことができるので本当にお手軽で感動しました。
これからも勉強を続けて自分でモデルをトレーニングできるようになりたいですね。
Discussion