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ML Intern実践:プロンプトからHugging Faceモデル公開まで

ML Internは、AutoMLを超えてMLワークフロー全体を支援するオープンソースアシスタントです。カスタマーサポートチケット分類タスクを通じて、データセット選定、スモークテスト、トレーニング計画作成などのステップを実演します。

ソースAnalytics Vidhya著者: Janvi Kumari
ML Intern実践:プロンプトからHugging Faceモデル公開まで
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  • ML InternはHugging Faceエコシステム向けのオープンソースMLアシスタント。
  • プロジェクトではテキスト分類モデルを構築し、データセット調査からモデル公開までをカバー。
  • 従来のAutoMLでは扱えないデバッグやパッケージングなどの実務を支援。
  • 承認チェックポイントにより計算コストを管理する点が特徴。

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