transformers.js
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Transformers.js
紹介 :
transformers.jsは、Webページに高度な機械学習機能を提供することを目的としたJavaScriptライブラリです。このライブラリにより、ユーザーはサーバーレスで、事前にトレーニングされたTransformersモデルをブラウザ上で直接実行できます。バックエンドとしてONNX Runtimeを使用しており、PyTorch、TensorFlow、またはJAXモデルをONNX形式に変換できます。transformers.jsはHugging Faceのtransformers Pythonライブラリと同等の機能を提供し、同様のAPIを提供することで、開発者は既存のコードを容易にWebフロントエンドに移行できます。
ターゲットユーザー :
Webアプリケーションに機械学習機能を統合したい開発者、特にサーバーの負荷を軽減したり、プライバシーに配慮したデータを処理するためにクライアント側でモデル推論を行う必要がある開発者を対象としています。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 60.4K
使用シナリオ
Webページでリアルタイムの機械翻訳機能を実装する。
ブラウザを使用して画像の内容を自動的にアノテーションおよび分類する。
音声テキスト変換をサポートするWebアプリケーションを開発する。
製品特徴
テキスト分類、名前付きエンティティ認識、質問応答、言語モデル、要約、翻訳など、さまざまな自然言語処理タスクをサポートします。
画像分類、オブジェクト検出、セグメンテーションなどのコンピュータービジョンタスクをサポートします。
音声認識や音声分類などのオーディオタスクをサポートします。
ゼロショット画像分類などのマルチモーダルタスクをサポートします。
ONNX Runtimeを使用してブラウザでモデルを実行し、事前にトレーニングされたモデルをONNX形式に変換することを容易にします。
pipeline APIを提供し、モデルの入力前処理と出力後処理を簡素化します。
使用チュートリアル
npmを使用してtransformers.jsライブラリをインストールします。`npm install @xenova/transformers`を実行します。
ESモジュールを使用してライブラリをプロジェクトにインポートします。例:`import { pipeline } from '@xenova/transformers';`
pipeline関数を使用してモデルIDまたはパスを指定することで、必要なモデルを選択しますまたは構成します。
pipeline APIを使用してモデル推論を行い、処理対象のテキスト、画像、または音声データを渡します。
モデルの出力を処理し、テキスト分類のラベルや信頼度など、必要な結果を取得します。
アプリケーションの状況に応じて、結果をユーザーに表示するか、さらに処理します。
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