一个月前,我们宣布了 与 ILLA Cloud 达成的合作:ILLA Cloud 正式支持集成 Hugging Face Hub 上的 AI 模型库和其他相关功能。
今天,我们为大家带来 ILLA Cloud 集成 Hugging Face 功能的更新,经过双方团队的沟通和推进,ILLA Cloud 现已发布 2.0 正式版 ——用户可以将 ILLA Cloud 的应用构建能力与 Hugging Face 上先进的 AI 模型相结合,借助两个平台的优势为团队带来更进一步的效率提升。
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ILLA Cloud 是一个开源低代码开发平台,用户可以通过连接各种组件和操作来构建企业内部应用程序,Hugging Face 在其中扮演了提供了 AI 模型、工具和资源的供应商。
在接下来的内容中,我们将指导你在 ILLA Cloud 中使用 Hugging Face 的 Inference Endpoints 和 Hugging Face Hub 上的 openai/whisper-base
模型创建一个音频转文字应用程序,以展示本次合作的内容和优势以及这项技术的一些可能用例。
第一步:用组件搭建前端界面
首先,使用 ILLA Cloud 的组件(如文件上传和按钮)设计一个直观的界面。这个界面将使用户能够轻松地上传音频文件并启动转录过程。
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确保用户界面友好且视觉吸引力强。考虑加入清晰的说明,以便用户了解如何有效地使用应用程序。
第二步:添加 Hugging Face 资源
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为了添加 Hugging Face 资源,请按如下要求填写必填字段:
-
Endpoint URL:通过在 Hugging Face 平台上创建 Endpoints 来获取。 -
Token: 在你的 Hugging Face 个人设置页面中找到。
Endpoints 创建链接:
https://ui.endpoints.huggingface.co/new
这一步建立了你的 ILLA Cloud 应用程序与 Hugging Face 模型之间的连接,实现无缝集成和执行。
第三步:配置操作
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接下来,配置操作以执行 Hugging Face 模型:
-
选择适当的参数类型: 对于 openai/whisper-base
模型,选择Binary
,因为它需要二进制文件输入; -
将前端界面的输入文件映射到操作参数。
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仔细配置操作可确保你的应用程序正确且高效地处理音频输入。
第四步:连接组件和操作
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现在,在 ILLA Cloud 中建立组件和操作之间的连接:
-
为按钮添加事件处理程序,单击时触发操作运行; -
将文本组件的值设置为 {{whisper.data[0].text}}
。这将在文本组件上显示转录结果。
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通过连接组件和操作,为你的用户提供了无缝的体验,让他们亲身感受 Hugging Face Hub 上 NLP 模型的威力。
用例与应用
你使用 ILLA Cloud 和 Hugging Face Hub 上的 openai/whisper-base
模型创建的音频转文字应用具有许多潜在的用例和应用,包括:
-
会议记录:自动转录会议录音,节省时间和精力,确保准确记录; -
播客转录:将播客剧集转换为文本,使其更易访问和搜索; -
访谈转录:为定性研究转录访谈,使研究人员能够分析和编码基于文本的数据; -
语音助手:通过将用户的口头命令转换为文本进行进一步处理,提高语音助手的功能。
这些用例只是许多可能性的一部分,这得益于这一强大合作。
扩展应用
为了进一步增强你的音频转文字应用,可以考虑加入以下附加功能:
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语言翻译:整合机器翻译模型,自动将转录文本翻译成不同的语言,使你的应用更具多功能性,更适应全球受众; -
情感分析:分析转录文本的情感,帮助用户了解音频内容的整体基调; -
关键词提取:实施关键词提取模型,从转录文本中识别关键主题和概念,让用户快速了解音频内容的主要焦点; -
文本摘要:使用抽象或提取摘要模型对转录文本进行总结,为用户提供内容的精简版本。
通过添加这些功能,你可以创建一个更全面且强大的应用,满足各种用户需求和要求。
结语
ILLA Cloud 与 Hugging Face 的合作为用户提供了一种无缝而强大的方式来构建利用尖端 NLP 模型的应用程序。遵循本教程,你可以快速地创建一个在 ILLA Cloud 中利用 Hugging Face Inference Endpoints 的音频转文字应用。这一合作不仅简化了应用构建过程,还为创新和发展提供了新的可能性。
了解更多 ILLA Cloud 的信息,请关注 ILLA Cloud 的公众号:
本文分享自微信公众号 - Hugging Face(gh_504339124f0f)。
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