ILLA Cloud: 調(diào)用 Hugging Face Inference Endpoints，開(kāi)啟大模型世界之門(mén)
一個(gè)月前，我們宣布了?與 ILLA Cloud 達(dá)成的合作：ILLA Cloud 正式支持集成 Hugging Face Hub 上的 AI 模型庫(kù)和其他相關(guān)功能。
今天，我們?yōu)榇蠹規(guī)?lái) ILLA Cloud 集成 Hugging Face 功能的更新，經(jīng)過(guò)雙方團(tuán)隊(duì)的溝通和推進(jìn)，ILLA Cloud 現(xiàn)已發(fā)布 2.0 正式版?——用戶可以將 ILLA Cloud 的應(yīng)用構(gòu)建能力與 Hugging Face 上先進(jìn)的 AI 模型相結(jié)合，借助兩個(gè)平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)為團(tuán)隊(duì)帶來(lái)更進(jìn)一步的效率提升。
ILLA Cloud 是一個(gè)開(kāi)源低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)，用戶可以通過(guò)連接各種組件和操作來(lái)構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用程序，Hugging Face 在其中扮演了提供了 AI 模型、工具和資源的供應(yīng)商。
在接下來(lái)的內(nèi)容中，我們將指導(dǎo)你在 ILLA Cloud 中使用 Hugging Face 的 Inference Endpoints 和 Hugging Face Hub 上的?openai/whisper-base?模型創(chuàng)建一個(gè)音頻轉(zhuǎn)文字應(yīng)用程序，以展示本次合作的內(nèi)容和優(yōu)勢(shì)以及這項(xiàng)技術(shù)的一些可能用例。
第一步：用組件搭建前端界面
首先，使用 ILLA Cloud 的組件（如文件上傳和按鈕）設(shè)計(jì)一個(gè)直觀的界面。這個(gè)界面將使用戶能夠輕松地上傳音頻文件并啟動(dòng)轉(zhuǎn)錄過(guò)程。
確保用戶界面友好且視覺(jué)吸引力強(qiáng)?？紤]加入清晰的說(shuō)明，以便用戶了解如何有效地使用應(yīng)用程序。
第二步：添加 Hugging Face 資源
為了添加 Hugging Face 資源，請(qǐng)按如下要求填寫(xiě)必填字段：
Endpoint URL：通過(guò)在 Hugging Face 平臺(tái)上創(chuàng)建 Endpoints 來(lái)獲取。
Token: 在你的 Hugging Face 個(gè)人設(shè)置頁(yè)面中找到。
Endpoints 創(chuàng)建鏈接:?
https://ui.endpoints.huggingface.co/new
這一步建立了你的 ILLA Cloud 應(yīng)用程序與 Hugging Face 模型之間的連接，實(shí)現(xiàn)無(wú)縫集成和執(zhí)行。
第三步：配置操作
接下來(lái)，配置操作以執(zhí)行 Hugging Face 模型：
選擇適當(dāng)?shù)膮?shù)類(lèi)型:?對(duì)于
openai/whisper-base模型，選擇Binary，因?yàn)樗枰M(jìn)制文件輸入；將前端界面的輸入文件映射到操作參數(shù)。
仔細(xì)配置操作可確保你的應(yīng)用程序正確且高效地處理音頻輸入。
第四步：連接組件和操作
現(xiàn)在，在 ILLA Cloud 中建立組件和操作之間的連接:?
為按鈕添加事件處理程序，單擊時(shí)觸發(fā)操作運(yùn)行；
將文本組件的值設(shè)置為?
{{whisper.data[0].text}}。這將在文本組件上顯示轉(zhuǎn)錄結(jié)果。
通過(guò)連接組件和操作，為你的用戶提供了無(wú)縫的體驗(yàn)，讓他們親身感受 Hugging Face Hub 上 NLP 模型的威力。
用例與應(yīng)用
你使用 ILLA Cloud 和 Hugging Face Hub 上的?openai/whisper-base?模型創(chuàng)建的音頻轉(zhuǎn)文字應(yīng)用具有許多潛在的用例和應(yīng)用，包括:?
會(huì)議記錄：自動(dòng)轉(zhuǎn)錄會(huì)議錄音，節(jié)省時(shí)間和精力，確保準(zhǔn)確記錄；
播客轉(zhuǎn)錄：將播客劇集轉(zhuǎn)換為文本，使其更易訪問(wèn)和搜索；
訪談轉(zhuǎn)錄：為定性研究轉(zhuǎn)錄訪談，使研究人員能夠分析和編碼基于文本的數(shù)據(jù)；
語(yǔ)音助手：通過(guò)將用戶的口頭命令轉(zhuǎn)換為文本進(jìn)行進(jìn)一步處理，提高語(yǔ)音助手的功能。
這些用例只是許多可能性的一部分，這得益于這一強(qiáng)大合作。
擴(kuò)展應(yīng)用
為了進(jìn)一步增強(qiáng)你的音頻轉(zhuǎn)文字應(yīng)用，可以考慮加入以下附加功能：
語(yǔ)言翻譯：整合機(jī)器翻譯模型，自動(dòng)將轉(zhuǎn)錄文本翻譯成不同的語(yǔ)言，使你的應(yīng)用更具多功能性，更適應(yīng)全球受眾；
情感分析：分析轉(zhuǎn)錄文本的情感，幫助用戶了解音頻內(nèi)容的整體基調(diào)；
關(guān)鍵詞提?。簩?shí)施關(guān)鍵詞提取模型，從轉(zhuǎn)錄文本中識(shí)別關(guān)鍵主題和概念，讓用戶快速了解音頻內(nèi)容的主要焦點(diǎn)；
文本摘要：使用抽象或提取摘要模型對(duì)轉(zhuǎn)錄文本進(jìn)行總結(jié)，為用戶提供內(nèi)容的精簡(jiǎn)版本。
通過(guò)添加這些功能，你可以創(chuàng)建一個(gè)更全面且強(qiáng)大的應(yīng)用，滿足各種用戶需求和要求。
結(jié)語(yǔ)
ILLA Cloud 與 Hugging Face 的合作為用戶提供了一種無(wú)縫而強(qiáng)大的方式來(lái)構(gòu)建利用尖端 NLP 模型的應(yīng)用程序。遵循本教程，你可以快速地創(chuàng)建一個(gè)在 ILLA Cloud 中利用 Hugging Face Inference Endpoints 的音頻轉(zhuǎn)文字應(yīng)用。這一合作不僅簡(jiǎn)化了應(yīng)用構(gòu)建過(guò)程，還為創(chuàng)新和發(fā)展提供了新的可能性。
