2022-关于开发wechaty-huggingface-pipeline的提议

本文探讨了如何将HuggingFace的NLP能力引入Wechaty社区,提升对话机器人智能化,通过huggingface pipeline实现一键式模型应用,如智能问答和剧本杀。该解决方案涉及本地模型存储、GPU支持和简单易用的API接口。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

关于开发wechaty-huggingface-pipeline的提议

一、huggingface是什么

  • 一个一键化傻瓜化的NLP模型平台

  • 支持16+的NLP(自然语言处理)任务,包括对话系统、自动摘要、文本分类、情感分析

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  • 支持36000+的AI训练好的预训练模型,包括中文预训练模型

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二、Wechaty社区为什么需要huggingface的NLP能力?

三、可能的实现方式

  • 做一个插件,包装huggingface pipeline的API
  • huggingface的API非常简单,第一步选择任务text-generation
  • 第二步直接输入一句话,模型就会回复了。
  • 其中pipeline有一个可选参数是model_card,可以去选择用model_hub中哪一个模型

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四、智能问答的机器人最终效果是怎么样的?

  • 这个机器人已经使用了huggingface pipeline,只是没有接入wechaty
  • 主要功能有:智能客服(只能匹配客服问题库最相近的问题)、差评自动分类识别

五、API是去请求调用huggingface服务器还是可以下载模型本地运算

  • 模型是下载到本地的,不依赖付费API,当然也可以用他给的API

六、机器人运行的机器需要GPU吗?

  • 可以GPU推理,也可以CPU,CPU推理速度也很快
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