{"id":178070,"date":"2023-06-10T16:31:53","date_gmt":"2023-06-10T15:31:53","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=178070"},"modified":"2023-10-30T11:28:29","modified_gmt":"2023-10-30T10:28:29","slug":"hugging-face-transformers-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das","title":{"rendered":"Hugging Face Transformers: Was ist das ?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"178070\" class=\"elementor elementor-178070\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c51b50 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9c51b50\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-43d96e6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"43d96e6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Hugging Face Transformers: Seit Jahren weckt die KI mit den durch maschinelles Lernen und insbesondere durch Deep Learning erzielten Leistungen ein wachsendes Interesse.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4f7da9b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4f7da9b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59539c6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"59539c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Diese Technologien haben eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) gespielt. Sie haben dazu beigetragen, die g\u00e4ngigsten <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung\">NLP-Aufgaben<\/a> zu automatisieren, wie z. B. die Klassifizierung von W\u00f6rtern und S\u00e4tzen, die Texterzeugung, die Extraktion von Antworten und die Sprach- und Visionserkennung.<\/p><p>Heutzutage gibt es mehrere <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/open-source-definition\">Open-Source-Bibliotheken<\/a> mit vorab trainierten Modellen, die es Datenwissenschaftlern und Unternehmen erm\u00f6glichen, vorhandene Modelle zu verwenden, um Rechenkosten und Zeit zu sparen. Hugging Face ist eine dieser Bibliotheken.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-456e367 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"456e367\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fbafb95 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fbafb95\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00dcber Hugging Face Transformers<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14da8de elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"14da8de\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Hugging Face<\/strong> transformers ist eine Plattform, die die KI voranbringen soll, indem sie Modellsammlungen und Datens\u00e4tze teilt, die es den Nutzern erm\u00f6glichen, ihre KI-Modelle zu verwalten, zu teilen und weiterzuentwickeln.<\/p><p>Es handelt sich um eine Open Source Deep-Learning-Bibliothek, die auf Python basiert und eine gro\u00dfe Vielfalt an vortrainierten Modellen f\u00fcr verschiedene Arten von NLP-Aufgaben erweitert. Sie bietet eine API zur Verwendung in zahlreichen vorab trainierten Transformatorarchitekturen wie BERT, GPT-2, DistilBERT, BART oder GPT-3, die sehr gute Ergebnisse bei einer Vielzahl von NLP-Aufgaben wie Textklassifikation, Erkennung von benannten Entit\u00e4ten, Textgenerierung usw. erzielen.<\/p><p>Die vortrainierten Transformatoren von Hugging Face k\u00f6nnen in drei Kategorien eingeteilt werden:<\/p><p>Autoregressive Transformatoren (GPT-\u00e4hnliche Architektur): Konzentrieren sich auf die Vorhersage des n\u00e4chsten Wortes im Satz und eignen sich f\u00fcr generative Aufgaben wie die Texterzeugung.<br \/>Selbstkodierende Transformatoren (BERT-\u00e4hnliche Architektur): besser geeignet f\u00fcr Aufgaben, die ein vollst\u00e4ndiges Verst\u00e4ndnis der Eingabe erfordern. Zum Beispiel die Klassifizierung von S\u00e4tzen, die Erkennung von benannten Entit\u00e4ten und ganz allgemein die Klassifizierung von W\u00f6rtern.<br \/><strong>Sequenz-zu-Sequenz-Transformatoren (BART\/T5-Architektur)<\/strong>: Am besten geeignet f\u00fcr Aufgaben, bei denen es um die Generierung neuer S\u00e4tze auf der Grundlage einer gegebenen Eingabe geht, z. B. Textzusammenfassungen, \u00dcbersetzungen oder die Generierung von Fragen und Antworten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-45a504d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"45a504d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zus\u00e4tzlich zu den offiziellen vortrainierten Vorlagen gibt es auf dem Hugging Face Hub Hunderte von Vorlagen f\u00fcr Satzumwandler (sentence-transformer).<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3eb4e89 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3eb4e89\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-113b96f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"113b96f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist der Sinn dieser Hugging Face Transformers? <\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e7524e7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e7524e7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das Ziel eines <strong>Hugging Face Transformers<\/strong> ist es, die Entwicklung von Projekten zum maschinellen Lernen zu erleichtern, indem <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/open-ai-api-alles-was-du-wissen-musst\">APIs<\/a> und Werkzeuge zum Herunterladen und Trainieren von vortrainierten Modellen bereitgestellt werden. Die Verwendung dieser Modelle kann die Rechenkosten senken und die Zeit und Ressourcen einsparen, die n\u00f6tig sind, um ein Modell von Grund auf zu trainieren. Sie sind schnell zur vorherrschenden Architektur geworden, um bei einer Vielzahl von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung\">NLP-Aufgaben<\/a> zuverl\u00e4ssige Ergebnisse zu erzielen.<\/p><p>Diese Modelle unterst\u00fctzen g\u00e4ngige Aufgaben in verschiedenen Modalit\u00e4ten:<\/p><ul><li><strong>Text:<\/strong> F\u00fcr alles, was mit Klassifizierung, Informationsgewinnung, Beantwortung von Fragen, Generierung, Erstellung und \u00dcbersetzung von Text in \u00fcber 100 verschiedenen Sprachen zu tun hat.<\/li><li><strong>Sprache:<\/strong> F\u00fcr Aufgaben wie die Audioklassifizierung von Objekten und die Spracherkennung.<\/li><li><strong>Vision:<\/strong> F\u00fcr die Erkennung von Objekten, die Klassifizierung von Bildern und die Segmentierung.Tabellarische Daten: F\u00fcr Regressions- und Klassifikationsprobleme.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-49b5d18 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"49b5d18\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>\u00a0<\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Andererseits unterst\u00fctzen die Transformers die Framework-Interoperabilit\u00e4t zwischen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pytorch\">PyTorch,<\/a> <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/tensorflow\">TensorFlow<\/a> und JAX. Dies erm\u00f6glicht es, in jeder Phase des Lebens eines Modells ein anderes <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-ein-framework\">Framework<\/a> zu verwenden: ein Modell mit drei Zeilen Code in einem Framework zu formen und es f\u00fcr die Inferenz in einem anderen Framework zu laden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a16d520 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"a16d520\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Hugging Face Transformers lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5e4731f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5e4731f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-730e4596 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"730e4596\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Einrichten der Transformers<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77612790 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"77612790\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In diesem Teil werden wir die Transformers in die Praxis umsetzen, indem wir das Pipeline-Tool kennen lernen. Anschlie\u00dfend zeigen wir, wie dieses Tool die Umsetzung von<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/spacy-open-source-blibliothek\"> NLP<\/a>&#8211; und Computer Vision-Aufgaben erleichtert.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82e2751 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"82e2751\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Pipelines<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7008c92d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7008c92d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Pipelines<\/strong> sind ein einfacher und effektiver Weg, um einen Gro\u00dfteil des komplexen Codes aus der <strong>Bibliothek<\/strong> zu extrahieren, die eine API bereitstellt, um R\u00fcckschl\u00fcsse auf eine Vielzahl von Aufgaben zu ziehen, darunter die Erkennung benannter Entit\u00e4ten, die Analyse von Gef\u00fchlen, die Beantwortung von Fragen usw.<\/p><p>Sie werden verwendet, um den Gesamtprozess jeder <strong>NLP-Aufgabe<\/strong> wie Textreinigung, Tokenisierung, Einbettung usw. zu kapseln.<\/p><p>Es ist eine einfach zu verwendende Funktion: Die <strong>Instanziierung einer Pipeline<\/strong> erfolgt \u00fcber die Methode pipeline(). Du musst nur die Aufgabe angeben, die gestartet werden soll.<\/p><p>Nachfolgend eine nicht ersch\u00f6pfende Liste der verf\u00fcgbaren Pipelines aus der Hugging Face Transformers-Bibliothek:<\/p><ul><li>feature-extraction (um die Vektordarstellung eines Textes zu erhalten).<\/li><li>fill-mask (um maskierte W\u00f6rter vorherzusagen)<br \/>ner (Erkennung von benannten Entit\u00e4ten)<br \/>question-answering (um Fragen zu beantworten)<\/li><li>sentiment-analysis (Analyse von Gef\u00fchlen)<br \/>summarization (um einen Text zusammenzufassen)<\/li><li>text-generation (einen neuen Text erstellen)<br \/>translation (einen Text \u00fcbersetzen)<\/li><li>zero-shot-classification (um neue Beispiele aus neuen Klassen zu klassifizieren)<\/li><\/ul><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"268\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning - was ist das eigentlich ?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning &#8211; was ist das eigentlich ?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Fake Gefahren&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Fake Gefahren<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python Deep Learning Basics&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-deep-learning-die-basics\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-deep-learning-die-basics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python Deep Learning Basics<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Style Transfer Deep Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/style-transfer-deep-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/style-transfer-deep-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Style Transfer Deep Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Alphacode Deepminds&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/alphacode-deepminds-neues-ki-tool-zum-schreiben-von-computercode\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/alphacode-deepminds-neues-ki-tool-zum-schreiben-von-computercode\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Alphacode Deepminds<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><p>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a95489c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4a95489c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Textgenerierung<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47ee197d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"47ee197d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Heutzutage ist die Textgenerierung mit der Ver\u00f6ffentlichung und Weiterentwicklung von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/chatgpt-wie-funktioniert-dfer-nlp-algorithmus\">ChatGPT<\/a> zu einem Trend geworden. In diesem Zusammenhang erm\u00f6glicht uns die Pipeline, fortgeschrittene Modelle zur Textgenerierung in einer einzigen Codezeile zu verwenden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d9f2a2f elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3d9f2a2f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"688\" height=\"105\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image2-6.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178073\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image2-6.png 688w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image2-6-300x46.png 300w\" sizes=\"(max-width: 688px) 100vw, 688px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b1ac1e4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6b1ac1e4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In der obigen Zeile geben wir den gew\u00fcnschten <strong>Anwendungsfall (Texterzeugung)<\/strong> an, und es wird automatisch die Standardvorlage (in diesem Fall GPT-2) herunterladen. Wir k\u00f6nnen auch andere Versionen verwenden, indem wir den Parameter &#8218;model&#8216; angeben.<\/p><p>Nun beginnen wir mit der Texterzeugung, indem wir einen Satz als Parameter \u00fcbergeben.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-21912303 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"21912303\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"738\" height=\"66\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image4-5.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178074\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image4-5.png 738w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image4-5-300x27.png 300w\" sizes=\"(max-width: 738px) 100vw, 738px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73755964 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"73755964\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Beispiel haben wir der Vorlage eine Frage gestellt: &#8222;Why artificial intelligence? &#8222;.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-43e068ce elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"43e068ce\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1051\" height=\"77\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image3-4.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178075\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image3-4.png 1051w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image3-4-300x22.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image3-4-1024x75.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image3-4-768x56.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1051px) 100vw, 1051px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35f9ce3e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"35f9ce3e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das Modell hat eine Antwort im Schl\u00fcssel &#8218;generated_text&#8216; erzeugt, und wir k\u00f6nnen eine weitere Antwort erzeugen, indem wir den Code ein weiteres Mal ausf\u00fchren. Dieses Beispiel zeigt, dass Transformers uns dabei helfen, einen Chatbot in kurzer Zeit zu implementieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93e4022 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"93e4022\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Bildklassifizierung<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57cb93bd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"57cb93bd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Klassifizierung von Bildern ist ein Problem im Zusammenhang mit maschinellem Lernen (Machine Learning). Mit der Transformers API ist es einfach, das Modell f\u00fcr dieses Problem zu erwerben.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23184a29 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"23184a29\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"816\" height=\"97\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image6-4.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178076\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image6-4.png 816w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image6-4-300x36.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image6-4-768x91.png 768w\" sizes=\"(max-width: 816px) 100vw, 816px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53174672 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"53174672\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In einer Zeile haben wir die Vorlage Image Classifier erworben. Wir k\u00f6nnten ganz einfach eine Bilddatei aus einer beliebigen Quelle \u00fcbergeben, um das Bild mit dieser Vorlage zu identifizieren.<\/p><p>Zum Beispiel \u00fcbergeben wir den Link des Bildes darunter und lassen es von der Vorlage klassifizieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-69bc5449 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"69bc5449\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"373\" height=\"278\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image5-3.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178077\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image5-3.png 373w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image5-3-300x224.png 300w\" sizes=\"(max-width: 373px) 100vw, 373px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3eedffb5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3eedffb5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Pipeline hilft uns dabei, dies in einer einzigen Zeile Code zu tun. Das Modell bietet f\u00fcnf Klassifizierungen, die jeweils mit einer Wahrscheinlichkeit verbunden sind. Die erste hat die h\u00f6chste Punktzahl, also k\u00f6nnen wir &#8222;Sportwagen&#8220; als Hauptvorhersage nehmen und das ist in der Tat richtig.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26624d9d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"26624d9d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"146\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image1-4.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-178078\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image1-4.png 940w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image1-4-300x55.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image1-4-768x140.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d912253 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d912253\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieses Beispiel zeigt, dass wir ein ausgekl\u00fcgeltes Modell in kurzer Zeit und ohne gro\u00dfe KI-Kenntnisse umsetzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10376c94 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"10376c94\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Angabe des Modells in einer Pipeline<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d794997 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7d794997\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In den vorherigen Beispielen haben wir die Standardvorlage f\u00fcr die jeweilige Aufgabe verwendet, aber es ist auch m\u00f6glich, eine bestimmte Vorlage aus dem Hub auszuw\u00e4hlen und sie in einer Pipeline f\u00fcr eine bestimmte Aufgabe zu verwenden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-757f300 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"757f300\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f78a2df elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f78a2df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c34a1b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9c34a1b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Heute ist Hugging Face Transformers die am weitesten verbreitete Softwarebibliothek, die sowohl von Anf\u00e4ngern als auch von Profis f\u00fcr Modelle des maschinellen Lernens zur Bearbeitung von NLP-Aufgaben angenommen wird. Sie stellt dem Nutzer ein vortrainiertes Modell zur Verf\u00fcgung, das zuvor aufgrund der technischen Anforderungen nicht zug\u00e4nglich war.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a411bc7 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"a411bc7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Deep Learning Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d793e31 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"d793e31\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"\u00dcber Hugging Face Transformers\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Hugging Face transformers ist eine Plattform, die die KI voranbringen soll, indem sie Modellsammlungen und Datens\u00e4tze teilt, die es den Nutzern erm\u00f6glichen, ihre KI-Modelle zu verwalten, zu teilen und weiterzuentwickeln. Es handelt sich um eine Open Source Deep-Learning-Bibliothek, die auf Python basiert und eine gro\u00dfe Vielfalt an vortrainierten Modellen f\u00fcr verschiedene Arten von NLP-Aufgaben erweitert. Sie bietet eine API zur Verwendung in zahlreichen vorab trainierten Transformatorarchitekturen wie BERT, GPT-2, DistilBERT, BART oder GPT-3, die sehr gute Ergebnisse bei einer Vielzahl von NLP-Aufgaben wie Textklassifizierung, Erkennung von benannten Entit\u00e4ten, Textgenerierung usw. erzielen.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Was ist der Nutzen dieser Hugging Face Transformers? \",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Das Ziel der Transformers ist es, die Entwicklung von Projekten zum maschinellen Lernen zu erleichtern, indem APIs und Werkzeuge zum Herunterladen und Trainieren von vortrainierten Modellen bereitgestellt werden. Die Verwendung dieser Modelle kann die Rechenkosten senken und die Zeit und Ressourcen einsparen, die n\u00f6tig sind, um ein Modell von Grund auf zu trainieren. Sie haben sich schnell zur vorherrschenden Architektur entwickelt, um zuverl\u00e4ssige Ergebnisse bei einer Vielzahl von NLP-Aufgaben zu erzielen.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hugging Face Transformers: Seit Jahren weckt die KI mit den durch maschinelles Lernen und insbesondere durch Deep Learning erzielten Leistungen ein wachsendes Interesse. Diese Technologien haben eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) gespielt. Sie haben dazu beigetragen, die g\u00e4ngigsten NLP-Aufgaben zu automatisieren, wie z. B. die Klassifizierung von W\u00f6rtern und [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":178071,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Hugging Face Transformers: Was ist das ?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Die Popularit\u00e4t von Hugging Face beruht auf der Kombination von leistungsstarken NLP-Modellen, einer benutzerfreundlichen API und einer\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Hugging Face Transformers: Was ist das ?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Hugging Face Transformers: Seit Jahren weckt die KI mit den durch maschinelles Lernen und insbesondere durch Deep Learning erzielten Leistungen ein\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-06-10T15:31:53+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-10-30T10:28:29+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2023\/06\/hugging-face-transformers.webp\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1024\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"563\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/webp\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Melanie\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Melanie\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"8\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das\"},\"author\":{\"name\":\"Melanie\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\"},\"headline\":\"Hugging Face Transformers: Was ist das ?\",\"datePublished\":\"2023-06-10T15:31:53+00:00\",\"dateModified\":\"2023-10-30T10:28:29+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das\"},\"wordCount\":1155,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Data Science\"],\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2023\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das\",\"name\":\"Hugging Face Transformers: Was ist das ?\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-06-10T15:31:53+00:00\",\"dateModified\":\"2023-10-30T10:28:29+00:00\",\"description\":\"Die Popularit\u00e4t von Hugging Face beruht auf der Kombination von leistungsstarken NLP-Modellen, einer benutzerfreundlichen API und einer\",\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"name\":\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\",\"description\":\"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\",\"name\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"width\":301,\"height\":301,\"caption\":\"DataScientest\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\",\"https:\/\/twitter.com\/DataScientest__\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/\",\"https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\",\"name\":\"Melanie\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Melanie\"},\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Hugging Face Transformers: Was ist das ?","description":"Die Popularit\u00e4t von Hugging Face beruht auf der Kombination von leistungsstarken NLP-Modellen, einer benutzerfreundlichen API und einer","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Hugging Face Transformers: Was ist das ?","og_description":"Hugging Face Transformers: Seit Jahren weckt die KI mit den durch maschinelles Lernen und insbesondere durch Deep Learning erzielten Leistungen ein","og_url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das","og_site_name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","article_published_time":"2023-06-10T15:31:53+00:00","article_modified_time":"2023-10-30T10:28:29+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":563,"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2023\/06\/hugging-face-transformers.webp","type":"image\/webp"}],"author":"Melanie","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@DataScientest__","twitter_site":"@DataScientest__","twitter_misc":{"Verfasst von":"Melanie","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"8\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das"},"author":{"name":"Melanie","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d"},"headline":"Hugging Face Transformers: Was ist das ?","datePublished":"2023-06-10T15:31:53+00:00","dateModified":"2023-10-30T10:28:29+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das"},"wordCount":1155,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"articleSection":["Data Science"],"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das#respond"]}],"copyrightYear":"2023","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das","name":"Hugging Face Transformers: Was ist das ?","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website"},"datePublished":"2023-06-10T15:31:53+00:00","dateModified":"2023-10-30T10:28:29+00:00","description":"Die Popularit\u00e4t von Hugging Face beruht auf der Kombination von leistungsstarken NLP-Modellen, einer benutzerfreundlichen API und einer","inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/hugging-face-transformers-was-ist-das"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","description":"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science","publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization","name":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","contentUrl":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","width":301,"height":301,"caption":"DataScientest"},"image":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","https:\/\/twitter.com\/DataScientest__","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/","https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d","name":"Melanie","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","caption":"Melanie"},"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/178070"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/67"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=178070"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/178070\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/178071"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=178070"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=178070"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=178070"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}