hujung hadapan web
tutorial js
Cara Membina Aplikasi Pembelajaran Mendalam dengan React Menggunakan Transformers.js
Cara Membina Aplikasi Pembelajaran Mendalam dengan React Menggunakan Transformers.js
Oct 19, 2024 pm 02:32 PM
Dengan peningkatan pembelajaran mesin (ML) dalam pembangunan web, menyepadukan model pembelajaran mendalam ke dalam aplikasi bahagian hadapan lebih mudah diakses berbanding sebelum ini. Salah satu kemajuan paling menarik dalam ruang ini ialah penggunaan Transformers.js daripada Hugging Face, pustaka JavaScript yang membolehkan pembangun menjalankan model pembelajaran mendalam terkini secara terus dalam penyemak imbas tanpa memerlukan pengiraan sebelah pelayan.
Dalam siaran ini, kami akan meneroka cara membina aplikasi pembelajaran mendalam menggunakan React dan Transformers.js untuk memanfaatkan model untuk tugasan seperti pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penglihatan komputer . Perpustakaan menyokong beberapa tugas, termasuk penjanaan teks, analisis sentimen, klasifikasi imej dan banyak lagi, terus dalam penyemak imbas.
Mengapa Transformers.js?
Transformers.js sesuai untuk pembangun yang ingin membawa kuasa pembelajaran mesin kepada pihak pelanggan, memastikan:
- Tidak memerlukan infrastruktur pelayan: Anda boleh menjalankan model ML pada bahagian klien, mengurangkan beban pelayan dan meningkatkan privasi.
- Penyepaduan mudah: Berfungsi dengan lancar dengan rangka kerja popular seperti React dan Next.js.
- Akses kepada perpustakaan model Memeluk Wajah: Akses kepada beribu-ribu model pra-latihan untuk pelbagai tugas.
Bermula dengan React dan Transformers.js
- Menyediakan Projek React Anda: Jika anda belum menyediakan projek React lagi, buat projek menggunakan:
npx create-react-app my-ml-app cd my-ml-app
- Pasang Transformers.js: Anda boleh memasang perpustakaan melalui npm:
npm install @xenova/transformers
- Menggunakan Model Pra-latihan dalam React: Setelah anda memasang pustaka, anda boleh memuatkan model dari hab Hugging Face. Berikut ialah contoh cara memuatkan model analisis sentimen dan menjalankan ramalan dalam apl React anda:
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>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;
Dalam coretan kod ini, kami menggunakan fungsi saluran paip daripada Transformers.js untuk memuatkan model analisis sentimen. Pengguna boleh memasukkan teks, dan aplikasi akan menganalisis sentimen dan memaparkan hasilnya.
Tugasan dan Model yang Disokong
Transformers.js menyokong pelbagai tugas merentas NLP, penglihatan dan pemprosesan audio. Beberapa tugas yang paling popular termasuk:
- Klasifikasi Teks (cth., Analisis Sentimen): Klasifikasikan sentimen teks yang diberikan.
- Penjanaan Teks: Hasilkan teks koheren berdasarkan gesaan.
- Klasifikasi Imej: Kelaskan objek dalam imej (berguna dalam aplikasi e-dagang atau penjagaan kesihatan).
- Pengesanan Objek: Kenal pasti objek dalam imej atau bingkai video.
Kes Penggunaan Lanjutan
- Terjemahan Berbilang Bahasa: Dengan Transformers.js, anda boleh membina alatan terjemahan berbilang bahasa masa nyata, meningkatkan kebolehcapaian global aplikasi anda.
- Sintesis Pertuturan: Bina aplikasi yang menukar teks kepada pertuturan, sesuai untuk mencipta pembantu maya atau alatan kebolehaksesan.
Pertimbangan Prestasi
Menjalankan model pembelajaran mesin pada bahagian pelanggan boleh menjadi intensif sumber. Walau bagaimanapun, Transformers.js menggunakan WebAssembly (WASM) untuk mengoptimumkan prestasi. Selain itu, pembangun boleh menukar dan mengkuantumkan model kepada format ONNX untuk menjadikannya lebih ringan untuk inferens penyemak imbas【6?sumber】【7?sumber】.
Kesimpulan
Membina aplikasi pembelajaran mendalam dengan React dan Transformers.js membuka banyak kemungkinan untuk mencipta apl web yang pintar, interaktif dan memelihara privasi. Dengan fleksibiliti hab model Hugging Face, anda boleh melaksanakan model termaju dalam beberapa minit, semuanya sambil kekal tanpa pelayan. Sama ada anda sedang mengusahakan apl berasaskan teks atau projek ML visual, Transformers.js menawarkan alatan untuk menjadikan apl anda lebih pintar dan pantas.
Mahu menyelam lebih dalam? Terokai lebih lanjut di dokumentasi rasmi Transformers.js.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Membina Aplikasi Pembelajaran Mendalam dengan React Menggunakan Transformers.js. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Bagaimana membuat permintaan HTTP di node.js?
Jul 13, 2025 am 02:18 AM
Terdapat tiga cara biasa untuk memulakan permintaan HTTP dalam node.js: Gunakan modul terbina dalam, axios, dan nod-fetch. 1. Gunakan modul HTTP/HTTPS terbina dalam tanpa kebergantungan, yang sesuai untuk senario asas, tetapi memerlukan pemprosesan manual jahitan data dan pemantauan ralat, seperti menggunakan https.get () untuk mendapatkan data atau menghantar permintaan pos melalui .write (); 2.AXIOS adalah perpustakaan pihak ketiga berdasarkan janji. Ia mempunyai sintaks ringkas dan fungsi yang kuat, menyokong async/menunggu, penukaran JSON automatik, pemintas, dan lain -lain. Adalah disyorkan untuk memudahkan operasi permintaan tak segerak; 3.Node-Fetch menyediakan gaya yang serupa dengan pengambilan penyemak imbas, berdasarkan janji dan sintaks mudah
Jenis Data JavaScript: Rujukan primitif vs
Jul 13, 2025 am 02:43 AM
Jenis data JavaScript dibahagikan kepada jenis primitif dan jenis rujukan. Jenis primitif termasuk rentetan, nombor, boolean, null, undefined, dan simbol. Nilai -nilai tidak berubah dan salinan disalin apabila memberikan nilai, jadi mereka tidak mempengaruhi satu sama lain; Jenis rujukan seperti objek, tatasusunan dan fungsi menyimpan alamat memori, dan pembolehubah menunjuk objek yang sama akan mempengaruhi satu sama lain. Typeof dan Instanceof boleh digunakan untuk menentukan jenis, tetapi memberi perhatian kepada isu -isu sejarah TypeOfNull. Memahami kedua -dua jenis perbezaan ini dapat membantu menulis kod yang lebih stabil dan boleh dipercayai.
Objek Masa JavaScript, seseorang membina eactexe, laman web lebih cepat di Google Chrome, dll.
Jul 08, 2025 pm 02:27 PM
Helo, pemaju JavaScript! Selamat datang ke berita JavaScript minggu ini! Minggu ini kami akan memberi tumpuan kepada: Pertikaian tanda dagangan Oracle dengan Deno, objek masa JavaScript baru disokong oleh pelayar, kemas kini Google Chrome, dan beberapa alat pemaju yang kuat. Mari mulakan! Pertikaian tanda dagangan Oracle dengan percubaan Deno Oracle untuk mendaftarkan tanda dagangan "JavaScript" telah menyebabkan kontroversi. Ryan Dahl, pencipta Node.js dan Deno, telah memfailkan petisyen untuk membatalkan tanda dagangan, dan dia percaya bahawa JavaScript adalah standard terbuka dan tidak boleh digunakan oleh Oracle
Apakah API cache dan bagaimana ia digunakan dengan pekerja perkhidmatan?
Jul 08, 2025 am 02:43 AM
CACHEAPI adalah alat yang disediakan oleh penyemak imbas kepada permintaan rangkaian cache, yang sering digunakan bersempena dengan ServiceWorker untuk meningkatkan prestasi laman web dan pengalaman luar talian. 1. Ia membolehkan pemaju menyimpan sumber secara manual seperti skrip, helaian gaya, gambar, dan lain -lain; 2. Ia boleh memadankan tindak balas cache mengikut permintaan; 3. Ia menyokong memotong cache tertentu atau membersihkan seluruh cache; 4. Ia boleh melaksanakan keutamaan cache atau strategi keutamaan rangkaian melalui perkhidmatan pekerja yang mendengar acara mengambil; 5. Ia sering digunakan untuk sokongan luar talian, mempercepat kelajuan akses berulang, sumber utama dan kandungan kemas kini latar belakang; 6. Apabila menggunakannya, anda perlu memberi perhatian kepada kawalan versi cache, sekatan penyimpanan dan perbezaan dari mekanisme caching HTTP.
Mengendalikan Janji: Chaining, Pengendalian Kesalahan, dan Janji Gabungan di JavaScript
Jul 08, 2025 am 02:40 AM
Janji adalah mekanisme teras untuk mengendalikan operasi tak segerak dalam JavaScript. Memahami panggilan rantaian, pengendalian ralat dan gabungan adalah kunci untuk menguasai aplikasi mereka. 1. Panggilan rantai mengembalikan janji baru melalui .then () untuk merealisasikan persamaan proses tak segerak. Setiap .then () menerima hasil sebelumnya dan boleh mengembalikan nilai atau janji; 2. Pengendalian ralat harus menggunakan .catch () untuk menangkap pengecualian untuk mengelakkan kegagalan senyap, dan boleh mengembalikan nilai lalai dalam tangkapan untuk meneruskan proses; 3. Gabungan seperti janji.all () (berjaya hanya berjaya selepas semua kejayaan), janji.race () (penyempurnaan pertama dikembalikan) dan janji.allsettled () (menunggu semua penyelesaian)
Memanfaatkan array.prototype Kaedah untuk manipulasi data dalam javascript
Jul 06, 2025 am 02:36 AM
Kaedah terbina dalam JavaScript seperti .map (), .filter () dan .reduce () dapat memudahkan pemprosesan data; 1) .map () digunakan untuk menukar elemen satu hingga satu untuk menghasilkan tatasusunan baru; 2) .filter () digunakan untuk menapis elemen mengikut keadaan; 3) .reduce () digunakan untuk mengagregatkan data sebagai nilai tunggal; Penyalahgunaan harus dielakkan apabila digunakan, mengakibatkan kesan sampingan atau masalah prestasi.
JS Roundup: menyelam jauh ke dalam gelung acara JavaScript
Jul 08, 2025 am 02:24 AM
Gelung acara JavaScript menguruskan operasi tak segerak dengan menyelaraskan susunan panggilan, webapis, dan barisan tugas. 1. Stack panggilan melaksanakan kod segerak, dan ketika menghadapi tugas -tugas yang tidak segerak, ia diserahkan kepada Webapi untuk diproses; 2. Selepas Webapi melengkapkan tugas di latar belakang, ia meletakkan panggil balik ke dalam barisan yang sama (tugas makro atau tugas mikro); 3. Loop acara memeriksa sama ada timbunan panggilan kosong. Jika ia kosong, panggilan balik diambil dari barisan dan ditolak ke dalam tumpukan panggilan untuk pelaksanaan; 4. Tugas -tugas mikro (seperti janji. 5. Memahami gelung acara membantu mengelakkan menyekat benang utama dan mengoptimumkan pesanan pelaksanaan kod.
Memahami acara menggelegak dan menangkap dalam acara DOM JavaScript
Jul 08, 2025 am 02:36 AM
Gelembung peristiwa menyebarkan dari elemen sasaran ke luar ke nod nenek moyang, sementara penangkapan peristiwa menyebarkan dari lapisan luar ke dalam ke elemen sasaran. 1. Bubbles Acara: Selepas mengklik elemen kanak -kanak, acara itu mencetuskan pendengar elemen induk ke atas. Sebagai contoh, selepas mengklik butang, ia mengeluarkan anak -anak terlebih dahulu, dan kemudian ParentClicked. 2. Tangkap Acara: Tetapkan parameter ketiga menjadi benar, supaya pendengar dilaksanakan di peringkat penangkapan, seperti mencetuskan pendengar penangkapan elemen induk sebelum mengklik butang. 3. Penggunaan praktikal termasuk pengurusan bersatu peristiwa elemen kanak -kanak, pemprosesan pemintasan dan pengoptimuman prestasi. 4. Aliran acara DOM dibahagikan kepada tiga peringkat: menangkap, sasaran dan gelembung, dan pendengar lalai dilaksanakan di peringkat gelembung.
