Hugging Faceとは?TransformersモデルやDatasetsの使い方を解説!

Hugging Faceとは?TransformersモデルやDatasetsの使い方を解説!

AIや深層学習について勉強するためにHugging Face (ハギングフェイス) を活用したいけれど、

・Hugging Faceのインストール方法が分からない…。
・Hugging Faceをどのように活用したらいのか分からない… 。

と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。そこでこの記事では、

・ Hugging Face のインストール方法
・ Hugging Face の有効的な活用方法

についてご紹介します。

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Hugging Faceとは?

Hugging Faceは、人工知能(AI)の分野で急速に注目を集めているプラットフォームの一つです。

HuggingFaceの公式サイトの画面
出典:Hugging Face 公式サイト

このプラットフォームは、AIモデルやデータセットを共有・利用することを主な目的としています。

具体的には、研究者や開発者が作成したAIモデルやデータセットを公開し、他のユーザーがそれらを利用して研究や開発を進めることができます。

Hugging Faceには、Transformersというライブラリが含まれており、これを使用することで、深層学習に関するデータを利用することが可能です。

また、Datasetsというライブラリも提供されており、これには大規模なデータセットが公開されています。ライブラリを活用することで、AIの研究や開発をより効率的に進めることが可能になります。

転移学習が容易にできる

転移学習は、深層学習の分野で非常に重要な技術の一つです。この技術は、事前に大量のデータを用いて学習したモデルを、新しいタスクに合わせて再学習させることを指します。

近年、深層学習のモデルは複雑化してきており、新しいタスクのためにモデルをゼロから学習させることは、時間や計算資源の観点から非常に難しくなってきました。また、転移学習を行う際には、学習済みのモデルを選択したり、そのモデルのパラメータを調整(チューニング)をしたりする必要がありました。

しかし、さまざまなモデルやデータセットが豊富に存在するHugging Faceを使用することで、このプロセスを大幅に短縮することが可能となりました。

転移学習の詳細は「 転移学習とは?ディープラーニングで期待の「転移学習」はどうやる? 」をご確認ください。

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Hugging Faceの代表的なライブラリを紹介

Hugging Faceは、自然言語処理の分野で非常に人気のあるライブラリを提供している企業です。その中でも、特に注目されているライブラリをいくつかご紹介します。

huggingfaceのオープンソースの画像
出典:Hugging Face 公式サイト

ここでご紹介しているライブラリは、自然言語処理の研究や実務での利用に役立ちます。

Transformers

Transformerは、2017年にGoogleが発表した深層学習モデルで、現在では自然言語処理の分野で最も利用されているモデルの一つです。このモデルは、大規模なテキストデータを効率的に処理する能力を持っており、多くの応用例が存在します。例えば、チャットボットであるChatGPTも、Transformerモデルをベースとしています。

Hugging FaceのTransformers ライブラリには、多数の学習済みモデルが提供されており、これをベースにして、新たなデータセットでの学習や、モデルのパラメータ調整などのタスクを行うことができます。

Transformerの詳細は「Transformerとは?AI機械学習の仕組みを解説」をご確認ください。

Datasets

機械学習の研究や実務を行う際は、大量のデータセットが必要となることが多々あります。Datasetsライブラリは、このようなニーズに応えるためのもので、多数のデータセットを提供しています。

また、データの変換やフィルタリングなど、前処理の機能も含まれており、データの取り扱いを効率的に行うことができます。

Tokenizers

自然言語処理において、テキストデータを処理するための最初のステップとして「トークン化」が行われます。トークンとは、文章における基本的な単位であり、一般的には個々の単語やフレーズを指します。

Tokenizersライブラリは、このトークン化のプロセスを補助するためのもので、さまざまなトークン化の手法が利用可能です。これにより、テキストデータの処理をより効率的に行うことができます。

Accelerate

機械学習の学習や推論を行う際、計算リソースとしてCPUやGPU、TPUなどが利用されます。Accelerateライブラリは、これらの異なる計算リソースを共通のコードで対応できるようにするためのものです。

従来、学習時の環境の違いによってコードが動かないという問題がありましたが、Accelerateを使用することで、このような問題を未然に防ぐことができます。

Hugging Transformersの使い方

tronsformersの操作画面の画像
出典:HuggingFace 公式サイト

ここでは、Transformersの基本的な使い方をサンプルコードを交えて解説します。

インストール

Transformersのライブラリを使用する前に、まずは必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、Transformersと関連するライブラリを簡単にインストールできます。

また、他の必要なライブラリやデータセットがある場合は、それに応じてインストールやインポートを行いましょう。

モデルの読み込み

Transformersライブラリを使用すると、多数の事前学習済みモデルを簡単に読み込むことができます。以下のコードは、DistilBERTという事前学習済みモデルを読み込む例です。

このモデルは、BERTの軽量版として知られており、高い性能を持ちながらも計算コストが低いのが特徴です。読み込んだモデルは、訓練や評価を行った後、実際のデータでの予測に使用することができます。

BERTの詳細は「BERTとは何か?Googleが誇る最先端技術の仕組みを解説!」をご確認ください。

Hugging Face Datasetsの使い方

HuggingFaceのDatasetsライブラリは、自然言語処理に関する多数のデータセットを提供しており、これを利用することで、研究や開発を効率的に進めることができます。

ここでは、Datasetsの基本的な使い方や操作方法をサンプルコードを交えて解説します。

インストール・データセットの読み込み

Hugging FaceのDatasetsライブラリを使用する前に、必要なライブラリをインストールする必要があります。

上記のコマンドで、transformersとdatasetsの両方をインストールできます。データセットは、Hugging Faceの公式サイトから検索することができ、load_dataset関数を使用して簡単に読み込むことができます。

データセットの操作

Datasetsライブラリを使用すると、読み込んだデータセットの内容を簡単に確認したり、操作したりすることができます。

特に、データセットの構造やラベルの確認は、学習や評価を行う前の重要なステップとなります。また、pandasなどのライブラリとの連携もスムーズで、データの可視化や前処理を効率的に行うことが可能です。

例えば、emotionsというデータセットを読み込んだ場合、以下のようにして内容を確認することができます。

このように、Datasetsライブラリを使用することで、自然言語処理の研究や開発を効率的に進めることができます。

深層学習に有用なHugging Faceを使いこなそう

Hugging Faceは、深層学習の研究や実務において非常に有用なツールとして注目を浴びています。

特に、自然言語処理の分野での活用が進んでおり、多くのプロジェクトや研究でその力を発揮しています。ライブラリの豊富さや移転学習の容易さなどの特徴を活かすことで、深層学習のプロジェクトをよりスムーズに進めることができるでしょう。

Hugging Faceの実践に興味がある方には、下記の講座がおすすめです。

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作成者: Hiroshi Sato(統計学, 機械学習, Python, AWS)

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評価:★★★★★
動画も見やすく、説明もわかりやすかった。hugging faceの活用は勉強になりました。一から丁寧に説明してくれるので、IT初心者の人でも学習しやすいです

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