HuggingFace
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
要開始使用，首先訪問 https://huggingface.co/autotrain，其為 Hugging Face 的 AutoTrain 平台，你會發現 Hugg
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我們將逐步了解自動化訓練過程，並發現那些不可預測的問題，這些問題證明了即使是自動化的機器學習也需要人工智慧專家的參與：
Hugging Face AutoTrain
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訓練機器學習模型現在不再需要大學學位了，即使完全沒有人工智慧或程式設計知識的人，也能訓練一個 Transformer 模型。Hugging Face 的 AutoTra
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從 AI說書 - 從0開始 - 523 | 第十七章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 544 | VideotoText 之 Meta TimeSformer 實現
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接著開始載入模型，執行推論：
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("MCG-NJU/videom
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我們需要一個取樣函數，每秒採樣一定數量的幀：
def sample_frame_indices(clip_len, frame_sample_rate, seg_le
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接著進入到 AI 模型部分：
from transformers import TimesformerConfig, TimesformerModel
config
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Meta TimeSformer 是一種基於 Transformer 的架構，專為視頻數據設計，它首先將視頻的每一幀轉換為特徵序列，這些特徵序列能夠捕捉畫面中的空間訊息
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OpenAI CLIP 實現 Stable Diffusion 影片的程式為：
p = pipeline('text-to-video-synthesis', 'da
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OpenAI CLIP 實現 Stable Diffusion 影片的程式為：
!pip install modelscope == 1.4.2
!pip inst