Bienvenido PaddlePaddle al Hugging Face Hub
Bienvenido PaddlePaddle a Hugging Face Hub.
¡Nos alegra compartir una colaboración de código abierto entre Hugging Face y PaddlePaddle en una misión compartida para avanzar y democratizar la inteligencia artificial a través del código abierto!
PaddlePaddle, que fue abierto por primera vez por Baidu en 2016, permite a los desarrolladores de todos los niveles adoptar e implementar el aprendizaje profundo a gran escala. Hasta el cuarto trimestre de 2022, PaddlePaddle es utilizado por más de 5.35 millones de desarrolladores y 200,000 empresas, siendo el líder en términos de participación de mercado entre las plataformas de aprendizaje profundo en China. PaddlePaddle cuenta con repositorios populares de código abierto como el Framework de Aprendizaje Profundo de Paddle, bibliotecas de modelos para diferentes modalidades (por ejemplo, PaddleOCR, PaddleDetection, PaddleNLP, PaddleSpeech), PaddleSlim para compresión de modelos, FastDeploy para implementación de modelos y mucho más.
Con PaddleNLP liderando el camino, PaddlePaddle integrará gradualmente sus bibliotecas con el Hugging Face Hub. ¡Pronto podrás jugar con la gama completa de impresionantes modelos pre-entrenados de PaddlePaddle en texto, imagen, audio, video y multimodalidad en el Hub!
Encuentra modelos de PaddlePaddle
Puedes encontrar todos los modelos de PaddlePaddle en el Model Hub filtrando con la etiqueta de la biblioteca de PaddlePaddle.
- Segmentación universal de imágenes con Mask2Former y OneFormer
- Generación de activos 3D IA para el desarrollo de juegos #3
- Usando LoRA para Ajuste Fino de Difusión Eficiente y Estable
Ya hay más de 75 modelos de PaddlePaddle en el Hub. Como ejemplo, puedes encontrar nuestra serie de modelos de Extracción de Información multi-tarea UIE, la serie de modelos de Lenguaje Chino de Última Generación ERNIE 3.0, el modelo de pre-entrenamiento de documentos novedoso Ernie-Layout con mejora del conocimiento de diseño en todo el flujo de trabajo, entre otros.
También puedes visitar la organización de PaddlePaddle en el HuggingFace Hub. Además de los modelos mencionados anteriormente, también puedes explorar nuestros Espacios, que incluyen nuestro modelo Ernie-ViLG de texto a imagen, el motor de Extracción de Información cruz-modal UIE-X y la increíble herramienta de reconocimiento óptico de caracteres multilingüe PaddleOCR.
API de Inferencia y Widgets
Los modelos de PaddlePaddle están disponibles a través de la API de Inferencia, a la que puedes acceder mediante HTTP con cURL, la biblioteca requests de Python o tu método preferido para hacer solicitudes de red.
Los modelos que admiten una tarea están equipados con un widget interactivo que te permite jugar con el modelo directamente en el navegador.
Utiliza modelos existentes
Si deseas ver cómo cargar un modelo específico, puedes hacer clic en Use in paddlenlp (o en otras bibliotecas de PaddlePaddle en el futuro) y se te proporcionará un fragmento de código que funcione para cargarlo.
Comparte modelos
Dependiendo de la biblioteca de PaddlePaddle, es posible que puedas compartir tus modelos publicándolos en el Hub. Por ejemplo, puedes compartir modelos de PaddleNLP utilizando el método save_to_hf_hub.
from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("PaddlePaddle/ernie-3.0-base-zh", from_hf_hub=True)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("PaddlePaddle/ernie-3.0-base-zh", from_hf_hub=True)
tokenizer.save_to_hf_hub(repo_id="<my_org_name>/<my_repo_name>")
model.save_to_hf_hub(repo_id="<my_org_name>/<my_repo_name>")Conclusión
PaddlePaddle es una plataforma de aprendizaje profundo de código abierto que se originó en la práctica industrial y ha estado abriendo proyectos innovadores y de nivel industrial desde 2016. Nos entusiasma unirnos al Hub para compartir nuestro trabajo con la comunidad de HuggingFace y pronto podrás esperar más proyectos divertidos y de última generación de nuestra parte. Para mantenerte al día con las últimas noticias, puedes seguirnos en Twitter en @PaddlePaddle.
