让ChatGPT调用10万 开源AI模型！HuggingFace新功能爆火：大模型可随取随用多模态AI工具

只需和ChatGPT聊聊天，它就能帮你调用10万 个HuggingFace模型！

这是抱抱脸最新上线的功能HuggingFace Transformers Agents，一经推出就获得极大关注：

这个功能，相当于给ChatGPT等大模型配备了“多模态”能力——

不限于文本，而是图像、语音、文档等任何多模态任务都能解决。

举个例子，你可以向ChatGPT发出“对这幅图像进行说明”的请求，并给它一张海狸的照片。使用ChatGPT，可以调用图像解释器并输出“一只海狸正在游泳中”

随后，ChatGPT再调用文字转语音，分分钟就能把这句话读出来：

A beaver is swimming in the water音频：00:0000:01

它不仅能够支持 OpenAI 的大型模型，如 ChatGPT，还支持其他免费的大型模型，如 OpenAssistant。

Transformer Agent负责“教会”这些大模型直接调用Hugging Face上的任意AI模型，并输出处理好的结果。

所以这个新上线的功能，背后的原理究竟是什么？

如何让大模型“指挥”各种AI？

简单来说，Transformers Agents是一个大模型专属的“抱抱脸AI工具集成包”。

HuggingFace上各种大大小小的AI模型，都被收纳在这个包里，并被分门别类为“图像生成器”、“图像解释器”、“文本转语音工具”……

同时，每个工具都会有对应的文字解释，方便大模型理解自己该调用什么模型。

这样一来，只需要一段简单的代码 提示词，就能让大模型帮助你直接运行AI模型，并将输出结果实时返还给你，过程一共分为三步：

首先，设置自己想用的大模型，这里可以用OpenAI的大模型（当然，API要收费）：

<code>from transformers import OpenAiAgentagent = OpenAiAgent(model="text-davinci-003", api_key="<your_api_key>")</code>

也可以用BigCode或OpenAssistant等免费大模型：

<code>from huggingface_hub import loginlogin("<YOUR_TOKEN>")</code>

然后，设置Hugging Transformers Agents。这里我们以默认的Agent为例：

<code>from transformers import HfAgent# Starcoderagent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoder")# StarcoderBase# agent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoderbase")# OpenAssistant# agent = HfAgent(url_endpoint="https://api-inference.huggingface.co/models/OpenAssistant/oasst-sft-4-pythia-12b-epoch-3.5")</code>

然后，您可以使用指令run()或chat()来运行Transformers Agents。

run()适合同时调用多个AI模型，执行比较复杂专业的任务。

可以调用单个AI工具。

例如执行agent.run(“Draw me a picture of rivers and lakes.”)，它就能调用AI文生图工具帮你生成一张图像：

也可以同时调用多个AI工具。

例如执行agent.run(“Draw me a picture of the sea then transform the picture to add an island”)，它就能调用“文生图”和“图生图”工具，帮你生成对应图像：

chat()则适合以聊天的方式“持续完成任务”。

例如，先调用文生图AI工具，生成一个河流湖泊图片：agent.chat(“Generate a picture of rivers and lakes”)

再在这张图片的基础上做“图生图”修改：agent.chat(“Transform the picture so that there is a rock in there”)

要调用的AI模型可以自行设置，也可以使用抱抱脸自带的一套默认设置来完成。

已设置一套默认AI模型

目前，Transformers Agents已经集成了一套默认AI模型，通过调用以下Transformer库中的AI模型来完成：

1、视觉文档理解模型Donut。只要提供一个图片格式的文件（包括PDF转换成的图片），就能利用它来回答有关该文件的问题。

例如问“TRRF科学咨询委员会会议将在哪里举行”，Donut就会给出答案：

2、文字问答模型Flan-T5。给定长文章和一个问题，它就能回答各种文字问题，帮你做阅读理解。

3、零样本视觉语言模型BLIP。它可以直接理解图像中的内容，并对图像进行文字说明。

4、多模态模型ViLT。它可以理解并回答给定图像中的问题，

5、多模态图像分割模型CLIPseg。只需提供一个模型和提示词，该系统就能根据提示词分割出图像中指定的内容（mask）。

6、自动语音识别模型Whisper。它可以自动识别一段录音中的文字，并完成转录。

7、语音合成模型SpeechT5。用于文本转语音。

8、自编码语言模型BART。除了可以自动给一段文字内容分类，还能做文本摘要。

9、200种语言翻译模型NLLB。除了常见语言外，还能翻译一些不太常见的语言，包括老挝语和卡姆巴语等。

通过调用上面这些AI模型，包括图像问答、文档理解、图像分割、录音转文字、翻译、起标题、文本转语音、文本分类在内的任务都可以完成。

除此之外，抱抱脸还“夹带私货”，包含了一些Transformer库以外的模型，包括从网页下载文本、文生图、图生图、文生视频：

这些模型不仅能单独调用，还可以混合在一起使用，例如要求大模型“生成并描述一张好看的海狸照片”，它就会分别调用“文生图”和“图片理解”AI模型。

当然，如果我们不想用这些默认AI模型，想设置一套更好用的“工具集成包”，也可以根据步骤自行设置。

对于Transformers Agents，也有网友指出，有点像是LangChain agents的“平替”：

你试过这两个工具了吗？感觉哪个更好用？

参考链接：[1]https://twitter.com/huggingface/status/1656334778407297027[2]https://huggingface.co/docs/transformers/transformers_agents

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