course/pr_1069/th/chapter2/1.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;บทนำ&quot;,&quot;local&quot;:&quot;บทนำ&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}">
		<link href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/entry/start.eeb02c13.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/scheduler.37c15a92.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/singletons.d692cc64.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/index.18351ede.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/paths.f4699845.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/entry/app.25e78aa9.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/index.2bf4358c.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/nodes/0.d0785757.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/nodes/13.4858806e.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/Tip.363c041f.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;บทนำ&quot;,&quot;local&quot;:&quot;บทนำ&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END -->      <p></p>  <h1 class="relative group"><a id="บทนำ" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#บทนำ"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>บทนำ</span></h1>  <div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-2-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,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"></a>  </div> <p data-svelte-h="svelte-1h46t42">อย่างที่คุณเห็นใน <a href="/course/chapter1">Chapter 1</a>, โดยปกติแล้วโมเดล Transformer นั้นจะมีขนาดใหญ่มาก การเทรนและการใช้งานโมเดลเหล่านี้ที่มีตัวแปร (parameters) เป็นล้านไปจนถึง <em>หมื่นล้าน</em> ตัวแปรนั้นเป็นเรื่องที่ค่อนข้างซับซ้อน นอกจากนั้นแล้วการที่มีโมเดลใหม่ๆปล่อยออกมาเกือบทุกวันและแต่ละโมเดลก็มีวิธีการสร้าง (implementation) เป็นของตัวเอง ดังนั้นการจะลองทุกโมเดลนั้นไม่ใช่เรื่องที่ง่ายเลย
🤗 Transformers library สร้างขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหานี้ จุดประสงค์ก็คือ การทำให้ไม่ว่าจะโมเดล Transformer ใดก็ตามสามารถโหลด, เทรน, และบันทึก ได้ด้วยการใช้ API เพียงอันเดียว จุดเด่นหลักๆของ library ประกอบด้วย</p> <ul data-svelte-h="svelte-11sbebo"><li><strong>ใช้งานง่าย</strong>: การดาวน์โหลด, การโหลด, และการใช้งานโมเดล NLP ที่ประสิทธิภาพดีที่สุด (state-of-the-art) สำหรับการอนุมาน (inference) นั้นสามารถทำได้ด้วยโค้ดเพียง 2 บรรทัด</li> <li><strong>ความยืดหยุ่น</strong>: โดยแก่นแท้แล้วทุกโมเดลนั้นก็เป็นเพียคลาส <code>nn.Module</code> ง่ายๆของ PyTorch หรือ <code>tf.keras.Model</code> ของ TensorFlow และสามารถถูกจัดการได้เหมือนโมเดลอื่นๆ ใน machine learning (ML) frameworks นั้นๆ</li> <li><strong>ความเรียบง่าย</strong>: การประกาศ abstractions ใดๆข้ามไปมาใน libraries นั้นน้อยมากๆ แนวคิดหลัก (core concept) ก็คือ “ทุกอย่างอยู่ในไฟล์เดียว (All in one file)” เช่น ขั้นตอนการเรียนรู้ของโมเดลใน forward pass นั้นสามารถประกาศทั้งหมดได้ในไฟล์เดียว ดังนั้นตัวโค้ดนั้นสามารถเป็นที่เข้าใจและแก้ไขได้ในตัวมันเอง</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-oip7f5">จุดเด่นข้อสุดท้ายนี่เองที่ทำให้ 🤗 Transformers ต่างจาก ML libraries อื่นๆ โมเดลต่างๆไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาจากโมดูลต่างๆที่ต้องแชร์ข้ามไฟล์กันไปมา แต่กลับกัน แต่ละโมเดลจะมี layers ของตัวเอง
นอกจากจะทำให้โมเดลเข้าถึงและเข้าใจได้ง่ายแล้ว ยังทำให้คุณสามารถทดลองโมเดลๆหนึ่งโดยที่ไม่กระทบโมเดลอื่นๆ</p> <p data-svelte-h="svelte-1bu1fa2">บทนี้จะเริ่มด้วยตัวอย่างแบบ end-to-end ซึ่งเราจะใช้โมเดลและ tokenizer ร่วมกันเพื่อทำซ้ำ(เลียนแบบ) ฟังก์ชัน <code>pipeline()</code> จากที่เรียนใน <a href="/course/chapter1">Chapter 1</a> หลังจากนั้นเราจะมาเรียนเกี่ยวกับ API ของโมเดล โดยเราจะเจาะลึกในคลาสของโมเดลและการตั้งค่า (configuration) และจะแสดงวิธีการโหลดโมเดลและกระบวนการที่โมเดลทำการทำนายผลจากชุดข้อมูลเชิงตัวเลข ว่าทำอย่างไร</p> <p data-svelte-h="svelte-mms0ps">หลังจากนั้นเราจะไปดูกันที่ tokenizer API ซึ่งเป็นอีกหนึ่งส่วนประกอบหลักของฟังก์ชัน <code>pipeline()</code>, Tokenizers จะรับผิดชอบการประมวลผลขั้นแรกและขั้นสุดท้าย ซึ่งก็คือ การแปลงข้อมูลที่เป็นข้อความให้เป็นข้อมูลเชิงตัวเลข เพื่อใช้กับ neural network, และการแปลงข้อมูลกลับไปเป็นตัวอักษร ในกรณีที่จำเป็น และสุดท้ายเราจะแสดงวิธีการจัดการกับการส่งข้อความทีละหลายๆประโยคแบบที่เตรียมไว้เป็นชุดๆ (batch) ไปยังโมเดล และปิดท้ายด้วยฟังก์ชัน <code>tokenizer()</code></p>  <div class="course-tip  bg-gradient-to-br dark:bg-gradient-to-r before:border-green-500 dark:before:border-green-800 from-green-50 dark:from-gray-900 to-white dark:to-gray-950 border border-green-50 text-green-700 dark:text-gray-400">⚠️ เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากคุณลักษณะเด่นทั้งหมดที่มีใน Model Hub และ 🤗 Transformers, เราแนะนำให้คุณ <a href="https://huggingface.co/join" data-svelte-h="svelte-heohdm">สร้างบัญชี</a>.</div> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/th/chapter2/1.mdx" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1">&lt;</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">&gt;</span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
			<script>
				{
					__sveltekit_1q1y86z = {
						assets: "/docs/course/pr_1069/th",
						base: "/docs/course/pr_1069/th",
						env: {}
					};

					const element = document.currentScript.parentElement;

					const data = [null,null];

					Promise.all([
						import("/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/entry/start.eeb02c13.js"),
						import("/docs/course/pr_1069/th/_app/immutable/entry/app.25e78aa9.js")
					]).then(([kit, app]) => {
						kit.start(app, element, {
							node_ids: [0, 13],
							data,
							form: null,
							error: null
						});
					});
				}
			</script>