Automation 360

Hugging Face: サーバーレス推論アクション

PDF としてダウンロード

コンテンツ

Hugging Face: サーバーレス推論アクション

PDF としてダウンロード

最終更新日2024/11/18

Hugging Face: サーバーレス推論アクション

このトピックでは Hugging Face の使用について説明します: サーバーレス推論アクションは、さまざまなNLPタスクのためにHugging Faceモデルの力を活用します。

前提条件

注: このページで提供されている例示およびグラフィックは、イメージを伝えることを目的とするにすぎず、お客様固有の事例を正確に反映していない場合があります。当社は、そのメンテナンスや正確性について責任を負いません。

を使用するには、Bot 作成者ロールが必要ですHugging Face。 Bot の認証アクション。
Hugging Faceアカウントを作成する。ここでアカウントを作成できます Hugging Face アカウントを作成する。
Hugging Face を呼び出す前に、リクエストを送信するために必要な認証情報があり、Hugging Face: 認証アクションが含まれていることを確認してください。サーバーレス推論アクション.

手順

Hugging Face アカウントにログインします。
モデルを選択: Hugging Face モデルライブラリ (Hugging Faceモデル) に移動します。サーバーレス理論 をサポートするモデルを検索して選択してください。サポートされているモデルタイプは次のとおりです。
1. テキスト生成
2. テキストから画像生成
3. 画像からテキスト生成
4. 音声生成のテキスト
この例では、openai-community/gpt2 モデルがテキスト生成に使用されています。
モデルのサーバーレス推論リクエスト形式から以下をコピーしてください。
1. モデルID: API URLからリクエスト形式のモデルIDをコピーします。この場合、openai-community/gpt2 になります。
2. リクエストペイロード: モデルのサーバーレス推論形式で提供されているJSONを使用してください。
  JSON内のプロンプトをあなたの特定の事例に合わせて修正してください。の例えば: 上記のJSONを次のように変更できますは次の通りです:
```
{"inputs": "Explain quantum computing in simple terms."}
```
  次のビデオを見て、アクセス方法を学んでください。モデルの上記リクエスト形式。 <span> <span class="ph">Hugging Face</span> </span>
Control Room にログインします。
[アクション] ペインで、[AI > Hugging Face > サーバーレス推論をキャンバスに配置します。
以下のフィールドを入力または選択します。
1. [モデルID] フィールドに、貼り付けます。モデルID があなたの Hugging Face からコピーされました。
2. [リクエストペイロード] フィールドに貼り付けます。リクエストペイロードあなたの Hugging Face からコピーされました。
3. 任意: データファイルパス: データファイルパス はダウンロードを指定しますモデルによって生成された画像/音声ファイルの場所。
4. 現在のセッションに制限するためのセッション名として、デフォルトと入力します。
5. 変数にレスポンスを保存します。この例では以下のロケーションにレスポンスが保存されます。 HuggingFace-response
[実行] をクリックしてオートメーションを開始します。
メッセージボックスのレスポンスを印刷することで、フィールドの値を読み取ることができます アクション. この例では、HuggingFace-response レスポンスを印刷します。
ヒント: 同じ Bot で複数のチャットを維持するには、異なる名前や変数で複数のセッションを作成する必要があります。

上記の自動化の応答は次の通りですは次の通りです:

出力 JSON は JSON パッケージを使用して解析し、目的の出力を得ることができます。希望する出力。