Hugging Face Pipelines：簡化大型語言模型應用的終極指南

在人工智慧（AI）領域中，大型語言模型（LLM）扮演著越來越重要的角色。然而，要有效應用這些複雜的模型，往往需要深入了解底層技術細節。Hugging Face Pipelines的出現，正是為了簡化這一過程，讓開發者能夠更專注於應用創新，而非模型細節。本文將深入探討Hugging Face Pipelines，從基本概念到進階應用，為您提供一個全面的指南。

什麼是 Hugging Face Pipelines？

Hugging Face Pipelines 是一組預建的抽象化工具，旨在簡化使用預訓練模型進行推理的過程。

Pipeline 將複雜的 ML 流程封裝成簡單易用的物件，讓使用者可以專注於輸入和輸出，而無需深入了解底層實現。簡而言之，Pipeline 讓使用 LLM 變得像呼叫一個函數一樣簡單，極大地降低了 AI 應用的開發門檻。

使用 Pipeline 可以將以下步驟簡化為單一操作：

1. 預處理輸入：將原始輸入轉換為模型可以理解的格式。
2. 模型推理：將預處理後的輸入傳遞給預訓練模型，獲取預測結果。
3. 後處理輸出：將模型的原始輸出轉換為使用者友好的格式。

Pipeline 負責處理所有這些技術細節，讓使用者可以專注於應用邏輯。

使用 Transformer 庫，開發者可以輕鬆使用多種不同的pipeline，並且簡化使用大型模型推論的流程。

Pipeline 的主要類型

Hugging Face 提供了多種預建的 Pipeline，以支援不同的 NLP 任務。以下是一些常見的 Pipeline 類型：

• 文本生成（Text Generation）：根據給定的提示詞生成文本。

  

• 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感傾向（正面、負面或中性）。

• 問答系統（Question Answering）：根據給定的上下文回答問題。

• 圖像分類（Image Classification）：對圖像進行分類。

• 目標檢測（Object Detection）：在圖像中識別和定位特定物件。

這些預建的 Pipeline 提供了即用型的解決方案，讓使用者可以快速開始使用 LLM。使用者只需要輸入指令，Pipeline就回根據使用者的需求給出輸出結果。

使用 AutoClass 載入模型

AutoClass 是一種強大的工具，可以自動配置模型和分詞器。

使用 AutoClass，您可以根據模型名稱或路徑自動載入正確的模型架構、分詞器和配置。

以下是如何使用 AutoClass 載入模型的範例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "microsoft/DialoGPT-medium"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

在這個範例中，AutoTokenizer.from_pretrained() 和 AutoModelForCausalLM.from_pretrained() 函數會自動下載和配置指定的模型。透過AutoClass，可以載入預訓練的模型和分詞器，簡化設定流程。

設定環境

首先，請確保您已安裝 transformers 庫。如果沒有，請執行以下命令進行安裝：

pip install transformers

接下來，匯入必要的模組：

import torch
from transformers import pipeline

此處，我們同時匯入了torch和pipeline。

如果是在別的機器上安裝的話，你可能還要安裝torch這個庫。

注意：如果是使用Google colab，那torch庫是預設已經安裝的。

使用 Deepseek AI 進行文本生成

以下是如何使用 deepseek AI 模型進行文本生成的範例：

generator = pipeline('text-generation', model='deepseek-ai/DeepSeek-LLM-1.3B-base')
res = generator("你好，我是小編，請問有什麼能為你服務的嗎？")
print(res)

在這個範例中，我們建立了一個文本生成 Pipeline，並指定使用 deepseek-ai/DeepSeek-LLM-1.3B-base 模型。

然後，我們將提示詞 "你好，我是小編，請問有什麼能為你服務的嗎？" 傳遞給 Pipeline，模型會根據提示詞生成文本。使用者只需要輸入指令，就能讓Deepseek模型根據使用者的需求生成相對應的文字內容。

在 Pipeline 中使用 CUDA

如果您的系統有 NVIDIA GPU，您可以使用 CUDA 來加速 Pipeline 的推理速度。為此，您需要在建立 Pipeline 時指定 device=0：

generator = pipeline('text-generation', model='deepseek-ai/DeepSeek-LLM-1.3B-base', device=0)

請注意：使用CUDA 能夠加速模型的預測效能，改善模型運行效率。

客製化 Pipeline

Hugging Face Pipeline 的一個主要優勢是其可客製化性。您可以修改 Pipeline 的各個階段，以滿足特定需求。

例如，您可以自定義分詞器、模型或後處理函數。以下是如何自定義分詞器的範例：

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
generator = pipeline('text-generation', model='deepseek-ai/DeepSeek-LLM-1.3B-base', tokenizer=tokenizer)

在這個範例中，我們使用 bert-base-uncased 分詞器替換了預設分詞器。自定義分詞器、模型或處理函數，能夠幫助使用者更好地運用pipeline。

定價

Hugging Face Transformers 是一個開源庫，可以免費使用。但是，某些預訓練模型可能有自己的許可證和使用條款。在使用模型之前，請務必查看相關許可證。

Hugging Face Hub 是一個用於分享和探索模型的平台。Hugging Face Hub 提供免費和付費的方案。免費方案有使用限制，但足以滿足大多數使用者的需求。以下表格總結了 Hugging Face Hub 的定價：

主要功能

Hugging Face Pipelines 提供了許多核心功能，使其成為 LLM 應用開發的強大工具：

• 簡化推理：Pipeline 簡化了使用預訓練模型進行推理的過程。
• 自動配置：AutoClass 可以自動配置模型和分詞器。
• 可客製化：您可以客製化 Pipeline 的各個階段，以滿足特定需求。
• 支援多種任務：Pipeline 支援多種 NLP 任務，如文本生成、情感分析等。
• 易於使用：Pipeline 具有簡單易用的 API，讓使用者可以快速上手。

適用案例

Hugging Face Pipelines 適用於各種 LLM 應用場景，包括：

• 聊天機器人：使用文本生成 Pipeline 建立聊天機器人。

  

• 文本摘要：使用文本生成 Pipeline 產生文章摘要。

• 情感分析：使用情感分析 Pipeline 分析產品評論或社交媒體貼文。

• 機器翻譯：使用機器翻譯 Pipeline 將文本從一種語言翻譯成另一種語言。

• 程式碼生成：使用Deepseek Coder模型生成程式碼。可以生成更精簡準確的代碼。使用AutoClass，輸入程式碼指令給大型程式碼模型。