8-1 Hugging Face（ ハギングフェイス ）
学習目標
このドキュメントは、読者がHugging Faceプラットフォーム上で最先端の大規模モデルをゼロから迅速に構築する方法を習得できるよう支援することを目的としています。Meta AIのLlama 3とCode Llama、AlibabaのQwen 2.5、MicrosoftのFlorenceとPhi-4、GoogleのGemma、そしてDeepSeekのDeepSeek-R1とDeepSeek VLMといった主要なモデルの使用方法を紹介します。
ハグフェイスとは何ですか？
// If you encounter any Docker-related errors, please refer to the tutorial in Chapter 5
git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-containers
bash jetson-containers/install.sh
画像をダウンロードして起動してください
Hugging Faceは、AIに特化したオープンソースのコミュニティプラットフォームです。ここでは、誰もが以下のことができます。
1. 事前学習済みモデルの公開とダウンロード：大量のテキストデータや画像データから学習済みのAI「頭脳」。
2. データセットの共有：記事、画像、音声ファイルなどの大規模なコレクションといった、AIの学習に使用される生データ。
3. インタラクティブなミニアプリケーション（スペース）の公開：他のユーザーがあなたのAIデモを試せるシンプルなWebインターフェース。
アクセストークンが必要な理由は何ですか？
Hugging FaceのAPIを介してモデルを直接ダウンロードしたり、サービスを呼び出したりするには、まずプラットフォームに対して「認証」を行い、自分が正規のユーザーであることを証明する必要があります。この際、個人用のアクセストークンが必要となります。
入手方法は？
1. ハギングフェイスのアクセストークンページにアクセスしてください。 (https://huggingface.co/settings/tokens)
2. 「新しいトークンを作成」をクリックします。
3. 「読み取り」を選択し、トークン名を入力してから「トークンを作成」をクリックします。
(1) 生成されたトークンは必ず控えておいてください。
4. 処理が成功すると、新しく作成されたトークンが表示されます。
