Transformers.js を使用して React で深層学習アプリケーションを構築する方法

Web 開発における機械学習 (ML) の台頭により、ディープ ラーニング モデルをフロントエンド アプリケーションに統合することがこれまで以上に容易になりました。この分野での最もエキサイティングな進歩の 1 つは、Hugging Face の Transformers.js の使用です。これは、開発者が最先端の深層学習モデルをブラウザーで直接実行できるようにする JavaScript ライブラリです。サーバー側の計算が必要です。

この投稿では、React と Transformers.js を使用して、自然言語処理 (NLP) やコンピューター ビジョンなどのタスクのモデルを活用する深層学習アプリケーションを構築する方法を検討します。 。このライブラリは、テキスト生成、感情分析、画像分類などを含むいくつかのタスクをブラウザーで直接サポートします。

なぜ Transformers.js なのか?

Transformers.js は、機械学習の力をクライアント側にもたらし、次のことを保証したい開発者に最適です。

• サーバー インフラストラクチャは不要: クライアント側で ML モデルを実行できるため、サーバーの負荷が軽減され、プライバシーが向上します。
• 簡単な統合: React や Next.js などの人気のあるフレームワークとシームレスに動作します。
• Hugging Face のモデル ライブラリへのアクセス: 幅広いタスク用の数千の事前トレーニング済みモデルにアクセスします。

React と Transformers.js の入門

1. React プロジェクトのセットアップ: React プロジェクトをまだ設定していない場合は、以下を使用して作成します。

   npx create-react-app my-ml-app
   cd my-ml-app

1. Transformers.js をインストールします: npm を通じてライブラリをインストールできます。

   npm install @xenova/transformers

1. React での事前トレーニング済みモデルの使用: ライブラリをインストールしたら、Hugging Face のハブからモデルをロードできるようになります。以下は、React アプリ内で感情分析モデルをロードして予測を実行する方法の例です。

   import React, { useState, useEffect } from 'react';
   import { pipeline } from '@xenova/transformers';

   function SentimentAnalysis() {
     const [model, setModel] = useState(null);
     const [text, setText] = useState("");
     const [result, setResult] = useState(null);

     useEffect(() => {
       // Load the sentiment analysis model
       pipeline('sentiment-analysis').then((pipe) => setModel(pipe));
     }, []);

     const analyzeSentiment = async () => {
       const analysis = await model(text);
       setResult(analysis);
     };

     return (
       <div>
         <h1 id="Sentiment-Analysis">Sentiment Analysis</h1>
         <input type="text" value="{text}" onchange="{(e)"> setText(e.target.value)} />
         <button onclick="{analyzeSentiment}">Analyze</button>
         {result && <p>Sentiment: {result[0].label}, Confidence: {result[0].score}</p>}
       </div>
     );
   }

   export default SentimentAnalysis;

このコード スニペットでは、Transformers.js のパイプライン関数を使用して感情分析モデルを読み込みます。ユーザーがテキストを入力すると、アプリケーションが感情を分析して結果を表示します。

サポートされているタスクとモデル

Transformers.js は、NLP、ビジョン、オーディオ処理にわたるさまざまなタスクをサポートします。最も人気のあるタスクには次のようなものがあります:

• テキスト分類 (感情分析など): 指定されたテキストの感情を分類します。
• テキスト生成: プロンプトに基づいて一貫したテキストを生成します。
• 画像分類: 画像内のオブジェクトを分類します (電子商取引またはヘルスケア アプリケーションで役立ちます)。
• オブジェクト検出: 画像またはビデオ フレーム内のオブジェクトを識別します。

高度な使用例

• 多言語翻訳: Transformers.js を使用すると、リアルタイムの多言語翻訳ツールを構築して、アプリケーションのグローバル アクセシビリティを強化できます。
• 音声合成: 仮想アシスタントやアクセシビリティ ツールの作成に最適な、テキストを音声に変換するアプリケーションを構築します。

パフォーマンスに関する考慮事項

クライアント側で機械学習モデルを実行すると、リソースが大量に消費される可能性があります。ただし、Transformers.js はパフォーマンスを最適化するために WebAssembly (WASM) を使用します。さらに、開発者はモデルを ONNX 形式に変換して量子化し、ブラウザ推論を軽量化することができます【6†出典】【7†出典】。

結論

React と Transformers.js を使用してディープ ラーニング アプリケーションを構築すると、インテリジェントでインタラクティブでプライバシーを保護する Web アプリを作成するためのさまざまな可能性が開かれます。 Hugging Face のモデル ハブの柔軟性により、サーバーレスを維持しながら、最先端のモデルを数分で実装できます。テキストベースのアプリでもビジュアル ML プロジェクトでも、Transformers.js はアプリをよりスマートかつ高速にするツールを提供します。

さらに深く潜ってみませんか?詳細については、Transformers.js の公式ドキュメントをご覧ください。

以上がTransformers.js を使用して React で深層学習アプリケーションを構築する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。