Transformers.js를 사용하여 React로 딥 러닝 애플리케이션을 구축하는 방법

웹 개발에서 머신러닝(ML)이 부상하면서 딥 러닝 모델을 프런트엔드 애플리케이션에 통합하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 이 분야에서 가장 흥미로운 발전 중 하나는 개발자가 별도의 작업 없이 브라우저에서 직접 최첨단 딥 러닝 모델을 실행할 수 있게 해주는 JavaScript 라이브러리인 Hugging Face의 Transformers.js를 사용하는 것입니다. 서버 측 계산이 필요합니다.

이 게시물에서는 React 및 Transformers.js를 사용하여 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전과 같은 작업에 모델을 활용하는 딥 러닝 애플리케이션을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다. . 라이브러리는 텍스트 생성, 감정 분석, 이미지 분류 등을 포함한 여러 작업을 브라우저에서 직접 지원합니다.

왜 Transformers.js인가?

Transformers.js는 기계 학습의 강력한 기능을 클라이언트 측에 적용하려는 개발자에게 이상적이며 다음을 보장합니다.

• 서버 인프라가 필요하지 않습니다: 클라이언트 측에서 ML 모델을 실행할 수 있어 서버 부하를 줄이고 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다.
• 간편한 통합: React 및 Next.js와 같은 널리 사용되는 프레임워크와 원활하게 작동합니다.
• Hugging Face의 모델 라이브러리에 액세스: 다양한 작업에 대해 수천 개의 사전 훈련된 모델에 액세스할 수 있습니다.

React 및 Transformers.js 시작하기

1. React 프로젝트 설정: 아직 React 프로젝트를 설정하지 않았다면 다음을 사용하여 프로젝트를 생성하세요.

   npx create-react-app my-ml-app
   cd my-ml-app

1. Transformers.js 설치: npm을 통해 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

   npm install @xenova/transformers

1. React에서 사전 훈련된 모델 사용: 라이브러리를 설치한 후에는 Hugging Face 허브에서 모델을 로드할 수 있습니다. 다음은 감정 분석 모델을 로드하고 React 앱 내에서 예측을 실행하는 방법에 대한 예입니다.

   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;

이 코드 조각에서는 Transformers.js의 파이프라인 기능을 사용하여 감정 분석 모델을 로드합니다. 사용자가 텍스트를 입력하면 애플리케이션이 감정을 분석하고 결과를 표시합니다.

지원되는 작업 및 모델

Transformers.js는 NLP, 비전, 오디오 처리 전반에 걸쳐 다양한 작업을 지원합니다. 가장 인기 있는 작업은 다음과 같습니다.

• 텍스트 분류(예: 감정 분석): 주어진 텍스트의 감정을 분류합니다.
• 텍스트 생성: 프롬프트를 기반으로 일관된 텍스트를 생성합니다.
• 이미지 분류: 이미지의 개체를 분류합니다(전자상거래 또는 의료 애플리케이션에 유용함).
• 객체 감지: 이미지 또는 비디오 프레임에서 객체를 식별합니다.

고급 사용 사례

• 다국어 번역: Transformers.js를 사용하면 실시간 다국어 번역 도구를 구축하여 애플리케이션의 글로벌 접근성을 높일 수 있습니다.
• 음성 합성: 텍스트를 음성으로 변환하는 애플리케이션을 구축하세요. 가상 비서나 접근성 도구를 만드는 데 적합합니다.

성능 고려 사항

클라이언트 측에서 기계 학습 모델을 실행하는 것은 리소스 집약적일 수 있습니다. 그러나 Transformers.js는 WebAssembly(WASM)를 사용하여 성능을 최적화합니다. 또한 개발자는 모델을 ONNX 형식으로 변환하고 양자화하여 브라우저 추론을 위해 더 가볍게 만들 수 있습니다.【6†source】【7†source】.

결론

React와 Transformers.js를 사용하여 딥 러닝 애플리케이션을 구축하면 지능적이고 대화형이며 개인 정보를 보호하는 웹 앱을 만들 수 있는 수많은 가능성이 열립니다. Hugging Face의 모델 허브의 유연성을 사용하면 서버리스 상태를 유지하면서 몇 분 만에 최첨단 모델을 구현할 수 있습니다. 텍스트 기반 앱에서 작업하든 시각적 ML 프로젝트에서 작업하든 Transformers.js는 앱을 더 스마트하고 빠르게 만드는 도구를 제공합니다.

더 자세히 알아보고 싶으신가요? 공식 Transformers.js 문서에서 자세한 내용을 살펴보세요.

위 내용은 Transformers.js를 사용하여 React로 딥 러닝 애플리케이션을 구축하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!