AutoTrain Advanced 学习资料汇总 - 快速训练和部署先进机器学习模型的无代码解决方案

Ray

AutoTrain Advanced 简介

🤗 AutoTrain Advanced 是 Hugging Face 开发的一个强大的无代码平台,旨在简化最先进模型的训练过程。它涵盖了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和表格数据分析等多个领域,让用户无需深入的技术知识就能训练出高质量的机器学习模型。

AutoTrain Advanced 的主要特点包括:

  • 无代码界面,操作简单直观
  • 支持多种任务类型:文本分类、问答、图像分类等
  • 利用 Hugging Face 的强大框架,确保模型性能
  • 自动化的模型训练和优化流程
  • 灵活的本地或云端部署选项

AutoTrain Advanced 主页

快速开始

在线使用

  1. Colab 运行: Open In Colab

  2. Hugging Face Spaces 部署: Deploy on Spaces

  3. 通过 ngrok 在 Colab 上运行 AutoTrain UI: Open In Colab

本地安装

  1. 安装 Python 包(需要 Python >= 3.10):

pip install autotrain-advanced


2. 安装 git lfs:
   [安装指南](https://github.com/git-lfs/git-lfs/wiki/Installation)

3. 安装 PyTorch 相关依赖:

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia conda install -c "nvidia/label/cuda-12.1.0" cuda-nvcc


4. 启动应用:

autotrain app --port 8080 --host 127.0.0.1


## 学习资源

### 官方文档

- [AutoTrain Advanced 文档](https://hf.co/docs/autotrain/)

### 教程和示例

1. [使用 AutoTrain 进行抽取式问答](https://huggingface.co/blog/abhishek/extractive-qa-autotrain)
2. [使用 AutoTrain 微调 PaliGemma](https://huggingface.co/blog/abhishek/paligemma-finetuning-autotrain)
3. [使用 AutoTrain 训练目标检测模型](https://huggingface.co/blog/abhishek/object-detection-autotrain)
4. [如何使用 AutoTrain 微调自定义嵌入模型](https://huggingface.co/blog/abhishek/finetune-custom-embeddings-autotrain)
5. [使用 AutoTrain SpaceRunner 在 Hugging Face Spaces 上训练自定义模型](https://huggingface.co/blog/abhishek/autotrain-spacerunner)
6. [如何在 MacBook Pro 上微调 phi-3](https://huggingface.co/blog/abhishek/phi3-finetune-macbook)
7. [使用 AutoTrain 微调 Mixtral 8x7B](https://huggingface.co/blog/abhishek/autotrain-mixtral-dgx-cloud-local)
8. [在 NVIDIA DGX Cloud 上使用 H100 GPU 轻松训练模型](https://huggingface.co/blog/train-dgx-cloud)

### Colab 笔记本

- [LLM 微调](https://colab.research.google.com/github/huggingface/autotrain-advanced/blob/main/colabs/AutoTrain_LLM.ipynb)
- [DreamBooth 训练](https://colab.research.google.com/github/huggingface/autotrain-advanced/blob/main/colabs/AutoTrain_Dreambooth.ipynb)

## 社区资源

- [GitHub 仓库](https://github.com/huggingface/autotrain-advanced): 源代码、问题追踪和贡献
- [Hugging Face 论坛](https://discuss.huggingface.co/): 讨论和提问
- [Twitter @huggingface](https://twitter.com/huggingface): 最新更新和公告

通过这些丰富的学习资源,用户可以快速掌握 AutoTrain Advanced 的使用方法,充分利用这个强大的无代码 AI 训练平台,轻松构建高性能的机器学习模型。无论您是 AI 初学者还是经验丰富的专家,AutoTrain Advanced 都能为您的项目带来价值。

![AutoTrain Advanced 界面](https://yellow-cdn.veclightyear.com/b66f4b6e/f2240a8c-249b-44bd-a6dc-d7940fa15df3.png)

开始使用 AutoTrain Advanced,探索 AI 的无限可能吧!
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autotrain-advanced

AutoTrain Advanced 是一款无代码解决方案,只需几次点击即可训练机器学习模型。需要上传正确格式的数据以创建项目,关于数据格式和定价的详细信息请查阅文档。AutoTrain 免费使用,只需为使用的资源付费。支持在 Colab 和 Hugging Face Spaces 上运行,也可以通过 PIP 本地安装。适用于 Python 3.10 及以上版本,推荐在 Conda 环境中运行。更多信息请访问项目文档页面。

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该项目是一个利用AutoTrain训练的文本分类模型,旨在过滤Twitter上与特斯拉相关的不当内容。模型能识别包含恶意攻击、不当语言和极端政治观点的推文。在验证测试中,模型表现优异,F1值为0.81,准确率达78.3%。这为社交媒体内容管理提供了一个有效的自动化解决方案。

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