Primeros pasos con Hugging Face en Azure: una guía completa

Primeros pasos con Hugging Face en Azure: una guía completa

Introducción

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha experimentado avances significativos en los últimos años, y Hugging Face se ha convertido en una plataforma líder para el desarrollo y la implementación de modelos de NLP. Con la sólida infraestructura en la nube de Microsoft Azure, los desarrolladores pueden integrar fácilmente los modelos Hugging Face en sus proyectos, liberando el potencial para crear potentes aplicaciones NLP a escala. En esta publicación de blog, veremos una guía paso a paso sobre cómo comenzar con Hugging Face en Azure, lo que le permitirá aprovechar las capacidades combinadas de estas dos plataformas de manera efectiva.

requisitos previos

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Antes de sumergirnos en el tutorial, asegúrese de tener los siguientes requisitos previos:

1. Una cuenta de Azure: si no tiene una cuenta de Azure, regístrese para obtener una cuenta gratuita en https://azure.microsoft.com/. Puede explorar las opciones de precios y elegir la que mejor se adapte a sus necesidades.
2. Python y la CLI de Azure: Instale Python y la CLI de Azure en su máquina local. Puede descargar Python desde https://www.python.org/downloads/ y encontrar instrucciones para instalar la CLI de Azure en https://docs.microsoft.com/cli/azure/install-azure-cli.

Paso 1: aprovisionar recursos de Azure

Para comenzar, cree los recursos de Azure necesarios para admitir su proyecto Hugging Face. Estos son los recursos clave que necesitará:

1. Azure Machine Learning: Azure Machine Learning (AML) le permite entrenar, implementar y administrar modelos de aprendizaje automático a escala. Aprovisione un área de trabajo de Azure Machine Learning mediante la CLI de Azure con el siguiente comando:

az ml workspace create -w <workspace_name> -g <resource_group_name> -l <location>

2. Azure Storage: Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage se pueden usar para almacenar sus conjuntos de datos, modelos previamente entrenados y otros archivos. Cree una cuenta de almacenamiento mediante la CLI de Azure:

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az storage account create -n <storage_account_name> -g <resource_group_name> -l <location> --sku Standard_LRS

Paso 2: configurar el entorno de desarrollo

A continuación, configure su entorno de desarrollo local instalando las bibliotecas y herramientas necesarias. Sigue estos pasos:

1. Instale Hugging Face Transformers: Instale la biblioteca Hugging Face Transformers, que brinda acceso a una amplia gama de modelos de PNL previamente entrenados. Abra su terminal o símbolo del sistema y ejecute el siguiente comando:

pip install transformers

2. Instale el SDK de Azure Machine Learning: Instale el SDK de Azure Machine Learning para interactuar con los servicios de Azure Machine Learning. Usa el siguiente comando:

pip install azureml-sdk

Paso 3: Cargue y use modelos de cara abrazada

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Ahora que su entorno está configurado, puede cargar y utilizar modelos Hugging Face dentro de su código. Sigue estos pasos:

1. Cargue un modelo preentrenado: Visite Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) para explorar los modelos preentrenados disponibles. Identifique el modelo que desea utilizar y tome nota de su nombre o identificador.
2. Use el modelo en su código: aquí hay un ejemplo de cómo cargar y usar un modelo de análisis de sentimiento con Hugging Face Transformers:

from transformers import pipeline
model_name = "<model_name>"  # Replace with the desired model's name or identifier
nlp = pipeline("text-classification", model=model_name)
text = "This movie is fantastic!"
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result = nlp(text)
print(result)

Reemplazar <model_name> con el nombre o identificador del modelo que desea utilizar. El código crea una canalización para la clasificación de texto utilizando el modelo especificado y realiza un análisis de opinión sobre el texto dado.

Paso 4: Implementación de modelos de rostros abrazados en Azure

Para implementar su modelo Hugging Face en Azure, considere las siguientes opciones:

1. Azure Functions: Azure Functions le permite hospedar funciones sin servidor que pueden servir a sus modelos Hugging Face como API RESTful. Puede crear una nueva aplicación de Azure Functions e implementar su código de modelo como una función.
2. Azure Kubernetes Service (AKS): si necesita más control y escalabilidad, implemente sus modelos Hugging Face en AKS. Cree un clúster de Kubernetes en AKS e implemente su modelo como un servicio en contenedores.

Conclusión

La combinación del poder de los modelos NLP pre-entrenados de Hugging Face con la infraestructura escalable de Microsoft Azure abre amplias posibilidades para construir aplicaciones NLP sofisticadas. En esta publicación de blog, cubrimos los pasos esenciales para comenzar con Hugging Face en Azure, incluido el aprovisionamiento de recursos de Azure, la configuración del entorno de desarrollo, la carga de modelos de Hugging Face y su implementación en Azure. Armado con este conocimiento, puede embarcarse en su viaje para crear potentes aplicaciones de PNL que aprovechen lo mejor de ambos mundos.