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关于人工智能:ILLA-Cloud-调用-Hugging-Face-Inference-Endpoints开启大模型世界之门

jiezi

一个月前，咱们 发表了与 ILLA Cloud 与达成的单干，ILLA Cloud 正式反对集成 Hugging Face Hub 上的 AI 模型库和其余相干性能。

明天，咱们为大家带来 ILLA Cloud 集成 Hugging Face 性能的更新，通过单方团队的沟通和推动，ILLA Cloud 现以公布 2.0 正式版 ——用户能够将 ILLA Cloud 的利用构建能力与 Hugging Face 上先进的 AI 模型相结合，借助两个平台的劣势为团队带来更进一步的效率晋升。

ILLA Cloud 是一个开源低代码开发平台，用户能够通过连贯各种组件和操作来构建企业外部应用程序，Hugging Face 在其中表演了提供了 AI 模型、工具和资源的供应商。

在接下来的内容中，咱们将领导你在 ILLA Cloud 中应用 Hugging Face 的 Inference Endpoints 和 Hugging Face Hub 上的 openai/whisper-base 模型创立一个音频转文字应用程序，以展现这本次单干的内容和劣势以及这项技术的一些可能用例。

第一步：用组件搭建前端界面

首先，应用 ILLA Cloud 的组件（如文件上传和按钮）设计一个直观的界面。这个界面将使用户可能轻松地上传音频文件并启动转录过程。

确保界面用户敌对且视觉吸引力强。思考退出清晰的阐明，以便用户理解如何无效地应用应用程序。

第二步：增加 Hugging Face 资源

为了增加 Hugging Face 资源，请按如下要求填写必填字段：

  • Endpoint URL：通过在 Hugging Face 平台上创立 Endpoints 来获取。
  • Token: 在你的 Hugging Face 集体设置页面中找到。

这一步建设了你的 ILLA Cloud 应用程序与 Hugging Face 模型之间的连贯，实现无缝集成和执行。

第三步：配置操作

接下来，配置操作以执行 Hugging Face 模型：

  1. 抉择适当的参数类型。对于 openai/whisper-base 模型，请抉择 Binary，因为它须要二进制文件输出；
  2. 将前端界面的输出文件映射到操作参数。

认真配置操作可确保你的应用程序正确且高效地解决音频输出。

第四步：连贯组件和操作

当初，在 ILLA Cloud 中建设组件和操作之间的连贯：

  1. 为按钮增加事件处理程序，单击时触发操作运行；
  2. 将文本组件的值设置为 {{whisper.data[0].text}}。这将在文本组件上显示转录后果。

通过连贯组件和操作，你为用户提供了无缝的体验，让他们亲自感触 Hugging Face 的 NLP 模型的威力。

用例与利用

你应用 ILLA Cloud 和 Hugging Face Hub 上的 openai/whisper-base 模型创立的音频转文字利用具备许多潜在的用例和利用，包含：

  1. 会议记录：主动转录会议录音，节省时间和精力，确保精确记录；
  2. 播客转录：将播客剧集转换为文本，使其更易拜访和搜寻；
  3. 访谈转录：为定性钻研转录访谈，使钻研人员可能剖析和编码基于文本的数据；
  4. 语音助手：通过将用户的口头命令转换为文本进行进一步解决，进步语音助手的性能。

这些用例只是许多可能性的一部分，这得益于这一弱小单干。

扩大利用

为了进一步加强你的音频转文字利用，能够思考退出以下附加性能：

  1. 语言翻译：整合机器翻译模型，主动将转录文本翻译成不同的语言，使你的利用更具多功能性，更适应寰球受众；
  2. 情感剖析：剖析转录文本的情感，帮忙用户理解音频内容的整体基调；
  3. 关键词提取：施行关键词提取模型，从转录文本中辨认要害主题和概念，让用户疾速理解音频内容的次要焦点；
  4. 文本摘要：应用形象或提取摘要模型对转录文本进行总结，为用户提供内容的精简版本。

通过增加这些性能，你能够创立一个更全面且弱小的利用，满足各种用户需要和要求。

结语

ILLA Cloud 与 Hugging Face 的单干为用户提供了一种无缝而弱小的形式来构建利用尖端 NLP 模型的应用程序。遵循本教程，你能够疾速地创立一个在 ILLA Cloud 中利用 Hugging Face Inference Endpoints 的音频转文字利用。这一单干不仅简化了利用构建过程，还为翻新和倒退提供了新的可能性。

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