tag JavaScript

Transformers.js (Transformers.js)

Bu sayfada JavaScript (Transformers.js (Transformers.js)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Transformers.js, Hugging Face'in Python ekosistemindeki transformers kütüphanesinin tarayıcı ve Node.js ortamlarına taşınmış resmi JavaScript portudur. Kütüphanenin temeli ONNX Runtime Web'e dayanır: Hugging Face Hub'da yayımlanan transformer modelleri ONNX formatına dönüştürülüp WebAssembly veya WebGPU üzerinde çalıştırılır; bu sayede bir arka uç servisi veya API çağrısı olmaksızın makine öğrenimi çıkarımı (inferans) gerçekleştirilebilir. Geleneksel mimaride bir web uygulaması makine öğrenimi tahmini için Python tabanlı bir sunucuya istek atmak zorundadır. Transformers.js bu paradigmayı tersine çevirir: model tarayıcıya bir kez indirilir, sonraki tahminler tamamen istemci tarafında yapılır. Ağ gecikmesi ortadan kalkar, kullanıcı verisi hiçbir zaman sunucuya ulaşmaz ve uygulama çevrimdışı da çalışabilir. Kütüphane pipeline() arayüzüyle Python versiyonuna yakın bir sözdizimi sunar: pipeline('sentiment-analysis'), pipeline('text-generation'), pipeline('automatic-speech-recognition') gibi çağrılar tarayıcıda da aynı şekilde çalışır. Desteklenen görev kategorileri şunlardır: doğal dil işleme (duygu analizi, metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma, özetleme, çeviri, metin üretimi, soru yanıtlama), ses (Whisper ile konuşma tanıma, ses sınıflandırma) ve görüntü (nesne tespiti, görüntü sınıflandırma, OCR, derinlik tahmini, segmentasyon). CLIP tabanlı çok modlu modeller de desteklenir. WebGPU desteği, kütüphanenin 2023'ten itibaren geçirdiği önemli bir dönüşümü temsil eder. Chrome 113+ ile kullanılan WebGPU, CPU'ya kıyasla 5–10 kat hız kazanımı sağlar; kuantize Phi-3 Mini (3,8 milyar parametre) gibi görece büyük modeller bile tarayıcıda çalıştırılabilir hale gelmiştir. Pratik sınırlar şunlardır: tarayıcıda önerilen model boyutu üst sınırı yaklaşık 500 MB'dir; DistilBERT (67 MB) ve DistilWhisper (100 MB) optimize seçeneklerdir. ONNX dönüşümü gerektirdiği için Hub'daki her model doğrudan kullanılamaz; ancak popüler modellerin büyük çoğunluğu onnx alt klasörüyle zaten yayımlanmaktadır. Türkçe desteği de mevcuttur: XLM-R ve çok dilli Whisper modelleriyle Türkçe NLP ve konuşma tanıma tarayıcıda sorunsuz çalıştırılabilmektedir.

javascript

Transformers.js (Transformers.js)

Transformers.js, Hugging Face'in Python ekosistemindeki transformers kütüphanesinin tarayıcı ve Node.js ortamlarına taşınmış resmi JavaScript portudur. Kütüphanenin temeli ONNX Runtime Web'e dayanır: Hugging Face Hub'da yayımlanan transformer modelleri ONNX formatına dönüştürülüp WebAssembly veya WebGPU üzerinde çalıştırılır; bu sayede bir arka uç servisi veya API çağrısı olmaksızın makine öğrenimi çıkarımı (inferans) gerçekleştirilebilir. Geleneksel mimaride bir web uygulaması makine öğrenimi tahmini için Python tabanlı bir sunucuya istek atmak zorundadır. Transformers.js bu paradigmayı tersine çevirir: model tarayıcıya bir kez indirilir, sonraki tahminler tamamen istemci tarafında yapılır. Ağ gecikmesi ortadan kalkar, kullanıcı verisi hiçbir zaman sunucuya ulaşmaz ve uygulama çevrimdışı da çalışabilir. Kütüphane pipeline() arayüzüyle Python versiyonuna yakın bir sözdizimi sunar: pipeline('sentiment-analysis'), pipeline('text-generation'), pipeline('automatic-speech-recognition') gibi çağrılar tarayıcıda da aynı şekilde çalışır. Desteklenen görev kategorileri şunlardır: doğal dil işleme (duygu analizi, metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma, özetleme, çeviri, metin üretimi, soru yanıtlama), ses (Whisper ile konuşma tanıma, ses sınıflandırma) ve görüntü (nesne tespiti, görüntü sınıflandırma, OCR, derinlik tahmini, segmentasyon). CLIP tabanlı çok modlu modeller de desteklenir. WebGPU desteği, kütüphanenin 2023'ten itibaren geçirdiği önemli bir dönüşümü temsil eder. Chrome 113+ ile kullanılan WebGPU, CPU'ya kıyasla 5–10 kat hız kazanımı sağlar; kuantize Phi-3 Mini (3,8 milyar parametre) gibi görece büyük modeller bile tarayıcıda çalıştırılabilir hale gelmiştir. Pratik sınırlar şunlardır: tarayıcıda önerilen model boyutu üst sınırı yaklaşık 500 MB'dir; DistilBERT (67 MB) ve DistilWhisper (100 MB) optimize seçeneklerdir. ONNX dönüşümü gerektirdiği için Hub'daki her model doğrudan kullanılamaz; ancak popüler modellerin büyük çoğunluğu onnx alt klasörüyle zaten yayımlanmaktadır. Türkçe desteği de mevcuttur: XLM-R ve çok dilli Whisper modelleriyle Türkçe NLP ve konuşma tanıma tarayıcıda sorunsuz çalıştırılabilmektedir.

arrow_forward