يعلم الجميع أن الصورة الرائعة تساوي ألف كلمة. يقوم فريق العمل في شركة Prezi، وهي شركة لبرامج الاتصالات المرئية، بوضع هذه الرؤية موضع التنفيذ من خلال عروض Prezi التقديمية التي تجمع بين الصور والنصوص في عروض تقديمية ديناميكية للغاية.
انضمت Prezi إلى برنامج Hugging Face Expert Support للاستفادة الكاملة من إمكانات التعلم الآلي الحديث. على مدار الأشهر الماضية، دعمت Hugging Face شركة Prezi في دمج نماذج مفتوحة المصدر أصغر حجمًا وأكثر كفاءة في سير عمل تعلم الآلة الخاص بها. بدأ هذا التعاون في وقت مثالي، حيث أصبحت نماذج الوسائط المتعددة ذات قدرة متزايدة.
لقد جلسنا مؤخرًا مع Máté Börcsök، مهندس الواجهة الخلفية في Prezi، للحديث عن تجربتهم في برنامج دعم الخبراء. في هذا الفيديو القصير، يطلعنا Máté على بعض أعمالهم في مجال التعلم الآلي ويشاركنا تجربتهم في التعاون مع فريقنا عبر برنامج دعم الخبراء.
إذا كنت ترغب في تسريع خارطة طريق التعلم الآلي الخاصة بك بمساعدة خبرائنا، كما فعل Máté وفريقه، تفضل بزيارة hf.co/support لمعرفة المزيد حول برنامج دعم الخبراء الخاص بنا وطلب عرض أسعار.
نسخة مع تفاصيل إضافية:
مقدمة
اسمي Máté، وأنا مهندس الواجهة الخلفية في Prezi، وهي أداة عرض تقديمي عبر الإنترنت تجلب أفكارك إلى الحياة.
كيف يساعدك برنامج دعم خبراء HF على بناء الذكاء الاصطناعي؟
منتج الذكاء الاصطناعي الرائد لدينا في Prezi هو Prezi AI، والذي يساعد مستخدمينا على إنشاء عروض تقديمية أفضل من Prezi بشكل أسرع. يبدأ المستخدمون بتقديم مطالبة ووصف للعرض التقديمي الذي يريدون إنشاءه. ثم يقوم النظام تلقائيًا بإنشاء مسودة عرض تقديمي لهم للبدء. إنه نظام معقد يستدعي خدمات مختلفة ويبني هيكل العرض التقديمي باستخدام نماذج مغلقة وخدمات متنوعة لموفري الأصول.
عندما انضممنا إلى البرنامج، كان لدينا بالفعل نسخة من هذا النظام، وقام خبيرنا بمراجعة التدفق والتحسينات المقترحة. يتضمن خط الأنابيب الخاص بنا نظام بحث للعثور على الأصول المناسبة (الصور والنصوص) لكل عرض تقديمي فريد. في هذا السياق، كانت إحدى النصائح المهمة، على سبيل المثال، هي إضافة نموذج إعادة تصنيف مفتوح المصدر إلى النظام، والذي يمكنه العثور على أفضل الصور أو النصوص لعرضك التقديمي بسعر أرخص وأسرع وأفضل من ماجستير إدارة الأعمال.
حالات الاستخدام لدينا متعددة الوسائط بطبيعتها حيث تجمع عروضنا التقديمية بين الصور والنصوص. هناك الكثير من النماذج التي يتم إصدارها كل أسبوع، ويساعدنا خبراؤنا في التغلب على هذه الضجة وفهم النماذج المفيدة لنا وأيها ليست كذلك. وهذا يساعدنا على توفير الكثير من الوقت، حيث أننا نستخدم مجموعة من نماذج الرؤية، ونماذج النص، ونماذج لغة الرؤية (VLMs) لحل تحدياتنا الفريدة. يمثل التعلم الآلي متعدد الوسائط تحديًا كبيرًا، ونقدر التوجيهات حقًا. نحن لسنا مهندسي التعلم الآلي، ونحن نتعلم هذا معًا في الطريق.
ما هي الميزة المفضلة لديك في Inference Endpoints؟
أوصي بشدة بمراجعة كتالوج نموذج نقطة النهاية. إنها قائمة منسقة من النماذج التي تعمل بشكل جيد مع Inference Endpoints ولا تتطلب أي تكوين. يعجبني أنه يمكنك إعداده بحيث تدخل نقطة النهاية في وضع السكون بعد بضع دقائق، حتى لا تحرق الأموال. كما أنه يدعم مثيلات A100 الفردية والرباعية المطلوبة لبعض الطرز. يعد الحفاظ على تحديث النماذج أمرًا سهلاً أيضًا. تتيح لنا نقاط نهاية الاستدلال نشر أحدث إصدار بنقرة واحدة أو العودة إلى أي إصدار أقدم باستخدام تجزئة Git. لا تتوفر أي من هذه الميزات بسهولة على AWS، لذلك كان من السهل جدًا علينا استخدامها. حتى لو لم يكن النموذج موجودًا في الكتالوج بعد، فمن السهل نسبيًا جعله يعمل. على الأقل كان الأمر سهلاً بالنسبة لي، مع دعم خبيرنا لنا.
ما هي الفرق التي ستستفيد أكثر من دعم الخبراء؟
لقد فتحت شراكة Hugging Face أبواب التعلم الآلي لنا. يمنحنا خبيرنا المخصص إمكانية الوصول إلى مجتمع من خبراء التعلم الآلي الذين يمكنهم تقديم تعليقات حول أسئلتنا الجامحة. كما قلت سابقًا، نحن لسنا مهندسي تعلم الآلة. يرشدنا خبيرنا إلى العمل على الأشياء الصحيحة، ويشارك أفضل الممارسات والنماذج الحديثة للتضمين وإعادة التصنيف واكتشاف الكائنات ويوضح لنا كيفية ضبط نماذج لغة الرؤية الجديدة وجمع البيانات وتنظيمها. هذه في الغالب أشياء يمكننا القيام بها بأنفسنا، لكن إرشاداته تعطينا سرعة كبيرة وتبقينا نركز على المهام ذات المعنى لمستخدمينا.
من خلال برنامج دعم الخبراء، قمنا بتشكيل فريق عالمي لمساعدة العملاء على بناء حلول أفضل لتعلم الآلة، وبشكل أسرع. يجيب خبراؤنا على الأسئلة ويجدون الحلول حسب الحاجة في رحلة التعلم الآلي الخاصة بك بدءًا من البحث وحتى الإنتاج. تفضل بزيارة hf.co/support لمعرفة المزيد وطلب عرض أسعار.
