- overview
- Introduction
- lesson 1: NLP tasks with a simple interface
- lesson 2: Image captioning app
- lesson 3: Image generation app
- lesson 4: Describe-and-Generate game
- lesson 5: Chat with any LLM
overview
Building Generative AI Applications with Gradio
- Title: Building Generative AI Applications with Gradio
- Summary: A collaborative short course by Apolinário Passos from Hugging Face, teaching rapid development of machine learning applications.
- Learn how to:
- Create user-friendly apps for image generation, image captioning, and text summarization accessible to non-coders.
- Develop a chat interface with Falcon, the leading open-source LLM.
Course Features:
タイトル: Gradioを使った生成AIアプリケーションの構築
- 要約: Hugging Faceのアポリナリオ・パッソスによる協力短期コースで、機械学習アプリケーションの迅速な開発を教えます。
- 学べること:
- ユーザーフレンドリーなアプリの作成 非コーダーでもアクセス可能な画像生成、画像キャプション作成、テキスト要約のための。
- チャットインターフェースの開発 先頭を走るオープンソースLLMであるFalconと。
- コースの特徴:
Introduction
Welcome to Building Generative AI Applications with Gradio: This course is a collaboration with Hugging Face, introducing Apolinario Passos (Poli) as the instructor.
Course Overview: Learn to build user interfaces for generative AI applications using Gradio, a tool for demonstrating machine learning models via a web interface in Python.
Why Use Gradio?: It allows for quick demonstration of AI applications without front-end coding, ideal for showcasing projects or gathering feedback.
Course Content: The course covers text summarization, name entity recognition, image captioning, image generation, and chatbots using Gradio.
Practical Demonstrations: Poli will guide through building and showcasing applications with Gradio, making AI projects accessible and interactive.
First Lesson Focus: The initial lesson will cover simple NLP tasks like summarization and name entity recognition.
Acknowledgments: Thanks to contributors from Hugging Face and DeepLearning.ai, including Omar Sanseviero, Pedro Cuenca, and others.
Next Steps: Invitation to proceed to the next video to start the learning journey.
グラディオを使用した生成AIアプリケーションの構築へようこそ: このコースは、Hugging Faceとのコラボレーションで、講師としてApolinario Passos（ポリ）を紹介します。
コース概要: Gradioを使用して、Pythonのウェブインターフェイスで機械学習モデルをデモするためのユーザーインターフェイスを構築する方法を学びます。
グラディオの使用理由: フロントエンドのコーディングなしでAIアプリケーションを迅速にデモすることができ、プロジェクトのショーケースやフィードバックの収集に理想的です。
コース内容: テキスト要約、名前エンティティ認識、画像キャプショニング、画像生成、Gradioを使用したチャットボットを含むコースをカバーします。
実践デモンストレーション: Poliは、Gradioを使用してアプリケーションを構築し、ショーケースする方法を指導し、AIプロジェクトをアクセス可能でインタラクティブにします。
最初のレッスンの焦点: 初期レッスンは、要約と名前エンティティ認識などの単純なNLPタスクをカバーします。
謝辞: Hugging FaceおよびDeepLearning.aiからの貢献者、Omar Sanseviero、Pedro Cuencaなどに感謝します。
次のステップ: 学習の旅を始めるために、次のビデオに進むように招待します。
lesson 1: NLP tasks with a simple interface
Building Two NLP Apps with Gradle: In the first lesson, we'll create a text summarization app and a named entity recognition app using Gradle.
Why User Interfaces Matter: Providing a user interface makes it easier for teams or communities to engage with your models without coding.
Choosing the Right Model: Specialist models can be as effective as general-purpose models for tasks like summarization, offering cost and speed benefits.
Setting Up and Summarization: We'll set up our API key and use a Distill BART CNN model for summarizing text, showcasing its efficiency and accuracy.
Gradle for User-Friendly Demos: By integrating Gradle, we can transform code into interactive apps, making our models accessible to non-coders.
Enhancing the User Experience: We'll customize our Gradle apps to improve clarity and usability, including modifying input/output labels and text field sizes.
Named Entity Recognition App: The next app will use a BERT model fine-tuned for named entity recognition, identifying entities like locations and organizations.
Simplifying Output with Gradle: Gradle's interface will be used to present named entity recognition results in a user-friendly format, including highlighted text.
Token Management for Clarity: We'll merge tokens for a clearer presentation of entities, enhancing the app's usability for end-users.
Encouragement to Experiment: Users are encouraged to test the models with their own text to explore the apps' functionalities.
Gradle Management: Tips on managing multiple Gradle apps and closing ports to maintain system efficiency.
Preview of Next Lesson: Introduction to building an image captioning app, expanding beyond text input to include image analysis.
Gradleを使用した2つのNLPアプリの構築: 最初のレッスンでは、Gradleを使用してテキスト要約アプリと名前付きエンティティ認識アプリを作成します。
ユーザーインターフェースの重要性: ユーザーインターフェースを提供することで、コーディングなしでモデルをチームやコミュニティが簡単に利用できるようになります。
適切なモデルの選択: 要約のようなタスクには、専門モデルが汎用モデルと同じくらい効果的であり、コストと速度の利点を提供します。
設定と要約: APIキーを設定し、テキスト要約にDistill BART CNNモデルを使用します。その効率と正確性を示します。
ユーザーフレンドリーなデモのためのGradle: Gradleを統合することで、コードをインタラクティブなアプリに変換し、モデルを非コーダーにもアクセス可能にします。
ユーザーエクスペリエンスの向上: 入出力ラベルとテキストフィールドのサイズを変更して、Gradleアプリをカスタマイズし、明確さと使いやすさを向上させます。
名前付きエンティティ認識アプリ: 次のアプリは、ロケーションや組織などのエンティティを識別するために微調整されたBERTモデルを使用します。
Gradleを使用した出力の簡素化: Gradleのインターフェイスを使用して、名前付きエンティティ認識の結果をユーザーフレンドリーな形式で提示します。
エンティティの明確な提示のためのトークン管理: エンドユーザーのためにエンティティの提示を明確にするために、トークンをマージします。
実験を促す: アプリの機能を探るために、自分のテキストでモデルをテストするようにユーザーに促します。
Gradleの管理: システム効率を維持するために、複数のGradleアプリを管理し、ポートを閉じる方法についてのヒント。
次のレッスンのプレビュー: 画像分析を含めてテキスト入力を超えて拡張する、画像キャプションアプリの構築の紹介。
lesson 2: Image captioning app
Building an Image Captioning App with BLIP: We're creating an image captioning app using the Salesforce Blip model, capable of generating captions for images.
Setting Up: Re-establish our API key and prepare helper functions, including an image-to-text endpoint for the Blip model.
Model Overview: The Blip model, trained on image-caption pairs, predicts captions for new images by learning from millions of examples.
Testing the Function: Using a URL of a free image, we demonstrate the model's capability to accurately describe an image with a caption.
Gradio Interface Creation: Guide on importing Gradio and setting up functions to convert images for the API, and to generate and return text captions.
App Structure: The app features inputs, outputs, title, description, and examples, with a unique component for uploading images.
Interactive Experience: Encouragement to upload various images, including pets or family, to see how the model describes them.
Example Demonstrations: Testing the app with different images, such as a dog in a Santa hat or a bird in flight, showcasing its accuracy and detail.
Next Steps: Introduction to the upcoming lesson on generating new images.
BLIPを使用した画像キャプションアプリの構築: Salesforce Blipモデルを使用して、画像のキャプションを生成する画像キャプションアプリを作成します。
設定: APIキーを再設定し、Blipモデル用の画像からテキストへのエンドポイントを含むヘルパー関数を準備します。
モデル概要: 画像とキャプションのペアに基づいて訓練されたBlipモデルは、数百万の例から学習することで新しい画像のキャプションを予測します。
関数のテスト: 無料画像のURLを使用して、モデルが画像を正確に説明するキャプションを生成する能力を示します。
Gradioインターフェースの作成: Gradioのインポートと、API用の画像を変換し、テキストキャプションを生成して返す関数の設定に関するガイド。
アプリ構造: 入力、出力、タイトル、説明、例を特徴とし、画像をアップロードするためのユニークなコンポーネントを持つアプリ。
インタラクティブな体験: ペットや家族の画像をアップロードして、モデルがそれらをどのように説明するかを見るための奨励。
例のデモンストレーション: サンタ帽子をかぶった犬や飛行中の鳥など、さまざまな画像をアプリでテストし、その正確さと詳細を示します。
次のステップ: 新しい画像を生成する方法を学ぶ次のレッスンの紹介。
lesson 3: Image generation app
Creating an Image Generation App with Stable Diffusion: We're developing an app that generates images from text descriptions using the Stable Diffusion model via an API connection.
API Setup and Model Introduction: Setting up our API key and introducing the text-to-image endpoint for the Stable Diffusion model, which generates images based on text descriptions.
Testing the Model: Demonstrating the model's capability to create images from descriptions, showing its effectiveness.
Building the Gradio App: Constructing a Gradio application that takes text prompts and returns generated images, with helper functions for API interaction.
Interface and Functionality: The app's interface features text input for prompts and image output for generated visuals, with examples to demonstrate its capabilities.
Exploring Creative Prompts: Encouraging experimentation with various prompts, including imaginative scenarios or everyday objects, to explore the model's creative potential.
Enhancing User Experience with Advanced Options: Introducing additional parameters like negative prompts and inference steps to refine image generation, demonstrated through a more detailed UI.
Introducing Gradio Blocks for Custom UI: Transitioning to Gradio Blocks for a customizable user interface, allowing for more complex layouts and better element organization.
Experimentation with UI Elements: Encouraging users to experiment with Gradio Blocks by adjusting the layout and exploring advanced UI elements like sliders and accordions for a more engaging experience.
Preview of Next Lesson: Announcing a game that integrates both image-to-text and text-to-image models, combining their functionalities into a singular application.
テキストから画像を生成するアプリの作成: Stable DiffusionモデルをAPI経由で接続し、テキストの説明から画像を生成するアプリを開発します。
API設定とモデル紹介: APIキーの設定と、テキスト説明に基づいて画像を生成するStable Diffusionモデルのテキストから画像へのエンドポイントの紹介。
モデルのテスト: 説明から画像を作成するモデルの能力を示し、その有効性を示します。
Gradioアプリの構築: テキストプロンプトを受け取り、生成された画像を返すGradioアプリケーションを構築し、APIとのやり取りのためのヘルパー関数を用意します。
インターフェイスと機能性: アプリのインターフェイスは、プロンプトのためのテキスト入力と、生成されたビジュアルのための画像出力を特徴とし、その能力を示す例を提供します。
創造的なプロンプトの探求: モデルの創造的な可能性を探るために、想像力あふれるシナリオや日常の物体など、さまざまなプロンプトでの実験を奨励します。
高度なオプションでユーザー体験を向上: 画像生成を洗練させるために、ネガティブプロンプトや推論ステップなどの追加パラメータを紹介し、より詳細なUIを通じてデモンストレーションします。
カスタムUIのためのGradioブロックの紹介: より複雑なレイアウトと要素のより良い組織化を可能にするカスタマイズ可能なユーザーインターフェイスのために、Gradioブロックへの移行。
UI要素での実験: レイアウトの調整や、より魅力的な体験のためにスライダーやアコーディオンなどの高度なUI要素を探ることにより、Gradioブロックでの実験をユーザーに奨励します。
次のレッスンのプレビュー: 画像からテキスト
へ、そしてテキストから画像へのモデルの機能を組み合わせた単一のアプリケーションに統合するゲームを発表します。
lesson 4: Describe-and-Generate game
Combining Text-to-Image and Image-to-Text into a Fun Game: We're merging our skills in text-to-image and image-to-text to create an engaging app that iterates between captioning images and generating images from captions.
Recap of Previous Lessons: Overview of building NLP, captioning, and text-to-image applications using Gradio.
Game Concept: Starting with an image captioning process, followed by generating a new image from the produced caption, creating a loop of image and text transformation.
Implementation with Gradio Blocks: Utilizing Gradio blocks to craft an app with functionalities for uploading images, generating captions, and then creating images from those captions.
Step-by-Step Process: Instructions on building the app, including importing necessary functions, setting up Gradio, and outlining the flow from image upload to caption generation to image generation.
Streamlined versus Detailed Interaction: Discussion on preferences between a more streamlined single-function interaction versus a detailed step-by-step process with multiple buttons.
Encouragement to Experiment: Inviting users to experiment with the app by uploading various images, generating captions, and seeing how the model interprets and transforms these inputs.
Preview of Next Lesson: Introduction to building a chatbot app using a state-of-the-art large language model, continuing the exploration of AI's capabilities.
テキストから画像へ、画像からテキストへの楽しいゲームの組み合わせ: テキストから画像へ、画像からテキストへのスキルを組み合わせて、画像のキャプション付けとキャプションから画像を生成するプロセスを繰り返す魅力的なアプリを作成します。
前回のレッスンの振り返り: Gradioを使用してNLP、キャプション作成、テキストから画像へのアプリケーションを構築する概要。
ゲームコンセプト: 画像のキャプション付けプロセスから始め、そのキャプションから新しい画像を生成し、画像とテキストの変換ループを作成します。
Gradioブロックを利用した実装: 画像のアップロード、キャプションの生成、そしてそれらのキャプションから画像を生成する機能を備えたアプリを作るためにGradioブロックを使用。
ステップバイステッププロセス: 必要な関数のインポート、Gradioのセットアップ、画像アップロードからキャプション生成、画像生成へのフローを概説する指示。
シンプルな対話と詳細な対話の選択: よりシンプルな単一機能の対話と、複数のボタンを使用した詳細なステップバイステッププロセスの間の好みについての議論。
実験への奨励: 様々な画像をアップロードし、キャプションを生成し、モデルがこれらの入力をどのように解釈し変換するかを見るためにアプリでの実験をユーザーに促します。
次のレッスンのプレビュー: 最先端の大規模言語モデルを使用したチャットボットアプリの構築について紹介し、AIの能力の探求を続けます。
lesson 5: Chat with any LLM
Building a Chatbot with an Open Source Large Language Model: In our final lesson, we're creating a chatbot application using Falcon 40B, a leading open-source LLM, to demonstrate the integration of NLP capabilities and UI design.
Overview of Previous Learnings: Summarizing our journey through building NLP applications, captioning apps, and text-to-image apps using Gradio.
Introduction to Falcon 40B: Highlighting Falcon 40B as a robust open-source LLM for building chat applications, capable of running locally or on the cloud.
Chatbot Application Development: Setting up the application with API connections for both text-to-image and image-to-text functionalities, utilizing the text generation library for seamless integration.
Gradio Interface for Chatting: Demonstrating how to create a simple yet effective chat interface using Gradio, allowing for real-time interaction with the LLM.
Enhancing User Interaction: Exploring the Gradio Chatbot component to streamline chat experiences, including maintaining conversation context for follow-up questions.
Advanced Chatbot Features: Introducing advanced options like system messages and temperature settings to customize the chatbot's responses and behavior.
Interactive Chat Experience: Showcasing the ability to stream responses for dynamic and engaging user interactions.
Encouragement for Exploration: Inviting users to experiment with the chatbot, suggesting modifications to the system message for personalized interactions or language changes.
Conclusion and Experimentation: Encouraging further exploration with the Gradio chatbot UI, emphasizing the potential for creative and customized chatbot applications.
オープンソースの大規模言語モデルを使ったチャットボットの構築: 最終レッスンでは、NLPの能力とUIデザインの統合を実演するために、Falcon 40Bという先進のオープンソースLLMを使用してチャットボットアプリケーションを作成します。
これまでの学習の概要: Gradioを使用してNLPアプリケーション、キャプションアプリ、テキストから画像へのアプリを構築する旅をまとめます。
Falcon 40Bの紹介: チャットアプリケーションを構築するための強力なオープンソースLLMとしてFalcon 40Bを強調し、ローカルまたはクラウドで実行できます。
チャットボットアプリケーションの開発: テキストから画像へ、画像からテキストへの機能のためのAPI接続を設定し、シームレスな統合のためにテキスト生成ライブラリを利用してアプリケーションをセットアップします。
チャット用Gradioインターフェース: Gradioを使用して、LLMとリアルタイムで対話できるシンプルで効果的なチャットインターフェースを作成する方法を示します。
ユーザーインタラクションの強化: フォローアップ質問のための会話コンテキストを維持することを含む、チャット体験を効率化するGradioチャットボットコンポーネントを探索します。
高度なチャットボット機能: チャットボットの応答と挙動をカスタマイズするためのシステムメッセージや温度設定などの高度なオプションを導入します。
インタラクティブなチャット体験: 動的で魅力的なユーザーインタラクションのために、レスポンスのストリーミングを実演します。
探索への奨励: システムメッセージの変更など、パーソナライズされたインタラクションや言語変更のためのチャット
ボットとの実験をユーザーに提案します。
結論と実験: クリエイティブでカスタマイズされたチャットボットアプリケーションの可能性を強調しながら、GradioチャットボットUIでのさらなる探索を奨励します。
