ドキドキしている。
本を開くのが怖い。
理由はいろいろある。
２．Pytorchを使うのは初めてだ(キカガクＡＩスクールでは、Keras だった)。
３．Gitって何だったっけ？(＊１)
＊１ 文系おじさんなので、プログラミング以前に、パスを通すなどの基本操作でよくつまづく。あと、めったに使うことのないGitやDockerはすぐ忘れる。
こんなとき、
チューターがいてくれたら！
と思うのだが、
とりあえずひとりで先に進もう(＊２)。
＊２ 本を出版するだけでなく、有料のオンライン・チューターサービスをつければ、ぜったいにニーズはあるのでは？ と思うけど、如何❓
Hugging Faceは、自然言語処理に特化したオープンソースのプラットフォームで、
2016年、ニューヨークで創業。
HPのアイコン、可愛い。
同社が提供するTransformersは、
自然言語処理に用いられるさまざまなAIモデルの実装を提供するライブラリで、
特筆すべきは、
日本語でBERTを使えることだ(＊３)。
第４章では、
このHuggingFace Transformersの使い方をマスターするのがゴールとなる。
環境構築〜１．計算環境：Google Colaboratory
Transformersのチュートリアルを見ると、
You should install 🤗 Transformers in a virtual environment.
Create a virtual environment with the version of Python you’re going to use and activate it.Now, if you want to use 🤗 Transformers, you can install it with pip.
とある。
２年前に通ったキカガクのＡＩスクールは、
仮想環境(virtual environment)の構築(create)、起動(activate)
から始まった。
ターミナルを開き、
のあと、
でmyvenv(任意)という名前の仮想環境を構築し(初回のみ)、
で、仮想環境を起動。
これを毎回、呪文のように行った。
しかし、
本書では仮想環境は構築せず、
Colab を使う。
Colabには有料版もあるが(＊４)、
とりあえず無料版で大丈夫みたいだ。
当初、米国とカナダのみで利用可能だった。
２．配布コードの形式とURL
コードは、Githubのレポジトリにjupyter Notebook 形式でまとめてあります。
レポジトリ❓
さらに、
Github からファイルをGoogle Drive上にアップロードしてください。
ここで文系おじさんは、
完全に凍りついた(つづく)。
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