Comment créer des applications d'apprentissage profond avec React à l'aide de Transformers.js

Avec l'essor du machine learning (ML) dans le développement Web, l'intégration de modèles d'apprentissage profond dans les applications front-end est plus accessible que jamais. L'une des avancées les plus intéressantes dans ce domaine est l'utilisation de Transformers.js de Hugging Face, une bibliothèque JavaScript qui permet aux développeurs d'exécuter des modèles d'apprentissage profond de pointe directement dans le navigateur sans avoir à le faire. besoin de calcul côté serveur.

Dans cet article, nous explorerons comment créer des applications d'apprentissage en profondeur à l'aide de React et Transformers.js pour exploiter des modèles pour des tâches telles que le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur. . La bibliothèque prend en charge plusieurs tâches, notamment la génération de texte, l'analyse des sentiments, la classification des images, etc., directement dans le navigateur.

Pourquoi Transformers.js ?

Transformers.js est idéal pour les développeurs qui souhaitent apporter la puissance de l'apprentissage automatique côté client, garantissant :

• Pas besoin d'infrastructure de serveur : vous pouvez exécuter des modèles ML côté client, réduisant ainsi la charge du serveur et améliorant la confidentialité.
• Intégration facile : fonctionne de manière transparente avec les frameworks populaires tels que React et Next.js.
• Accès à la bibliothèque de modèles de Hugging Face : accès à des milliers de modèles pré-entraînés pour un large éventail de tâches.

Premiers pas avec React et Transformers.js

1. Configuration de votre projet React : Si vous n'avez pas encore configuré de projet React, créez-en un en utilisant :

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

1. Installer Transformers.js : Vous pouvez installer la bibliothèque via npm :

   npm install @xenova/transformers

1. Utilisation de modèles pré-entraînés dans React : Une fois que vous avez installé la bibliothèque, vous pouvez charger un modèle depuis le hub de Hugging Face. Voici un exemple de la façon de charger un modèle d'analyse des sentiments et d'exécuter des prédictions dans votre application React :

   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;

Dans cet extrait de code, nous utilisons la fonction pipeline de Transformers.js pour charger le modèle d'analyse des sentiments. L'utilisateur peut saisir du texte et l'application analysera le sentiment et affichera le résultat.

Tâches et modèles pris en charge

Transformers.js prend en charge une variété de tâches dans les domaines de la PNL, de la vision et du traitement audio. Certaines des tâches les plus populaires incluent :

• Classification de texte (par exemple, analyse des sentiments) : classifiez le sentiment d'un texte donné.
• Génération de texte : Générez un texte cohérent basé sur une invite.
• Classification d'images : Classer les objets dans une image (utile dans les applications de commerce électronique ou de santé).
• Détection d'objets : identifiez des objets dans une image ou une image vidéo.

Cas d'utilisation avancés

• Traduction multilingue : avec Transformers.js, vous pouvez créer des outils de traduction multilingues en temps réel, améliorant ainsi l'accessibilité globale de votre application.
• Synthèse vocale : créez des applications qui convertissent le texte en parole, parfaites pour créer des assistants virtuels ou des outils d'accessibilité.

Considérations relatives aux performances

L'exécution de modèles d'apprentissage automatique côté client peut nécessiter beaucoup de ressources. Cependant, Transformers.js utilise WebAssembly (WASM) pour optimiser les performances. De plus, les développeurs peuvent convertir et quantifier les modèles au format ONNX pour les rendre plus légers pour l'inférence du navigateur【6†source】【7†source】.

Conclusion

Créer des applications d'apprentissage profond avec React et Transformers.js ouvre de nombreuses possibilités pour créer des applications Web intelligentes, interactives et préservant la confidentialité. Grâce à la flexibilité du hub de modèles de Hugging Face, vous pouvez mettre en œuvre des modèles de pointe en quelques minutes, tout en restant sans serveur. Que vous travailliez sur des applications textuelles ou sur des projets de ML visuel, Transformers.js offre les outils nécessaires pour rendre votre application plus intelligente et plus rapide.

Vous voulez plonger plus profondément ? Explorez-en davantage dans la documentation officielle de Transformers.js.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!