吴恩达关于使用hugging face 、langchain 创建自己应用的教程

以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议： 1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况，将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外，还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接：PulID 全套模型，链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb，提取码:y6hb。否则将会遇到报错：Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。 2. 对于 Ollama 大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站： 。 3. 如果缺少 ipadapter 的模型，可去这个网址下载：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错，可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。 另外，换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点，这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中，instantID 模型擅长提取图片的高层次特征，包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等，在图中例子是 IPAdpater，用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量，作用是使生成图像时，人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征，包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用，结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。

以下是为您整理的关于 Hugging Face 的教程： 1. 在“AIGC Weekly 41”中，有一个非工程师指南：训练 LLaMA 2 聊天机器人的教程。它展示了如何使用 Hugging Face 提供的服务来训练和部署一个基于 LLM 的聊天机器人，无需任何代码知识。具体分为三个步骤：使用 AutoTrain 服务在线训练一个 LLM 模型；然后使用 ChatUI 服务将训练好的模型部署成一个可通过网页聊天的机器人；最后介绍了 Hugging Face 为普通用户提供的一些工具，比如 Spaces、AutoTrain、ChatUI 等，目的是让更多人能参与和利用机器学习。 2. 在“AIGC Weekly 32”中，有一个由吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的短期课程，旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序，并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序，使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要，并显示摘要。 3. 在“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”中，介绍了在下载大模型之前的两个重要开源社区：HuggingFace 和 ModelScope（魔搭社区）。HuggingFace 是一家成立于纽约的 AI 研究公司，以其开源项目 Transformers 库而闻名，该库聚焦于自然语言处理（NLP）和机器学习，并支持超过 100 种语言的模型。HuggingFace 强调社区协作，致力于使 AI 更加民主化，为研究人员和开发者提供强大的工具，以推动人工智能技术的进步和应用。ModelScope（魔搭社区）是由中国的科技巨头阿里巴巴集团旗下的阿里云推出的一个开源平台。该平台专注于提供各种 AI 模型，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉和音频处理。ModelScope 旨在简化 AI 模型的开发和部署过程，使技术更加透明和容易访问，特别是为中国的开发者和研究机构提供支持。这两个平台可以简单理解为开源大模型的仓库，从这些平台可以下载到各种开源的大模型。其区别可以类比于 github 和 gitee 的区别：HuggingFace 是国际上的平台，而 ModelScope 则是国内的平台。此外，还包括创建下载大模型的 Python 脚本文件：download.py 以及执行 Python 脚本下载大模型的步骤。出现相应界面则代表模型开始下载，预计下载 5 分钟，下载完成会有相应提示。

Hugging Face 是数据科学领域非常受欢迎的人工智能工具： 在 2022 年 9 月至 2023 年 8 月期间吸引了 3.166 亿流量。 用户每次访问平均分配 11 分 2 秒的时间，与行业平均水平类似。 桌面端和移动端的流量分布分别为 48%和 52%。 用户群以男性为主，占 84.48%，女性用户占 15.52%。 美国是主要的流量来源，日本紧随其后。 跳出率略高于平均水平 63.46%。 此外，在 2023 年的百模大战中，Hugging Face 是专门做模型托管的，各种大模型、小模型、垂直模型、专业模型、通用模型都能在上面找到，并且能使用。其拥有的大模型数量众多，每秒钟都有人在上传，可能很快会迎来百万大模型大战。

FaceFusion 是一款面部交换和面部增强的开源软件，可以在本地运行。它不仅能将源图像中的面部与目标图像或视频中的面部进行交换，还提供了多种面部和帧处理器以改进或定制面部特征。FaceFusion 1.1.0 版本增加了摄像头功能，可进行实时换脸和面部改造。它有多种选项和参数，允许用户根据需要进行定制，且内置了一些检查机制，以防止软件被用于不道德或非法的用途。你可以通过 GitHub 链接（https://github.com/facefusion/facefusion）获取该软件。此外，使用 FaceFusion 制作换脸视频非常简单，只需打开软件，上传准备好的图片和视频，在右侧可看到预览效果，点击开始按钮执行换脸处理，完成后在输出位置可下载处理后的视频。整个过程大约需要 10 分钟，成本约为 0.8 元。

类似于 Hugging Face 的创业公司有 ModelScope（魔搭社区）。Hugging Face 是一家成立于纽约的 AI 研究公司，以其开源项目 Transformers 库而闻名，该库聚焦于自然语言处理和机器学习，并支持超过 100 种语言的模型。Hugging Face 强调社区协作，致力于使 AI 更加民主化，为研究人员和开发者提供强大的工具，以推动人工智能技术的进步和应用。ModelScope 是由中国的科技巨头阿里巴巴集团旗下的阿里云推出的一个开源平台，专注于提供各种 AI 模型，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉和音频处理。ModelScope 旨在简化 AI 模型的开发和部署过程，使技术更加透明和容易访问，特别是为中国的开发者和研究机构提供支持。这两个平台可以简单理解为开源大模型的仓库，从这些平台可以下载到各种开源的大模型。它们的区别可以类比于 github 和 gitee 的区别：Hugging Face 是国际上的平台，而 ModelScope 则是国内的平台。

吴恩达（Andrew Ng）是一位在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者，他在机器学习、统计学和人工智能领域做出了重要贡献，并且是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。以下是关于他的一些信息： 1. 学术背景：吴恩达曾在斯坦福大学担任副教授，并领导了谷歌的大脑项目（Google Brain）。此外，他还曾担任百度公司首席科学家，并领导百度研究院。 2. 研究领域：吴恩达以其在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究而闻名，他在这些领域的工作推动了人工智能技术的商业应用和普及。他还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者，包括 TensorFlow 和 Caffe。 3. 教育贡献：除了在学术界和工业界的贡献，吴恩达还致力于普及人工智能教育。他教授的机器学习课程是斯坦福大学和 Coursera 上最受欢迎的在线课程之一，吸引了全球数百万学生的参与。通过他的教学和研究工作，吴恩达对人工智能领域的发展产生了深远的影响。 总的来说，吴恩达在人工智能领域的研究和教育贡献使他成为该领域的重要人物之一。

吴恩达（Andrew Ng）是一位在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域做出了重要贡献，并且是在线教育平台Coursera的联合创始人。吴恩达曾在斯坦福大学担任副教授，并领导了谷歌的大脑项目（Google Brain）。此外，他还曾担任百度公司首席科学家，并领导百度研究院。 吴恩达以其在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究而闻名，他在这些领域的工作推动了人工智能技术的商业应用和普及。他还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者，包括TensorFlow和Caffe。 除了在学术界和工业界的贡献，吴恩达还致力于普及人工智能教育。他教授的机器学习课程是斯坦福大学和Coursera上最受欢迎的在线课程之一，吸引了全球数百万学生的参与。通过他的教学和研究工作，吴恩达对人工智能领域的发展产生了深远的影响。

AI 的关键技术包括以下方面： 1. 编排（Orchestration）：涉及到的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等提供的工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，以确保系统的流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability & PreTraining）：这个类别的公司如 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等提供工具，帮助开发人员部署模型，保证模型的可扩展性，以及在模型使用前进行预训练。 3. 上下文和嵌入（Context & Embeddings）：这个类别的公司如 TRUDO，Llamalndex，BerriAI 等提供工具，帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可以理解的形式。 4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）：这个类别的公司如 Pinecone，drant，Vald 等提供工具，以确保模型的表现，并能够监控模型的性能和状态。 LangChain 作为一个框架，具有以下特点和作用： 1. 与 RAG 的关系：作为一个框架，为 RAG 提供了实现所必需的工具和组件。允许开发者通过其模块化组件来构建 RAG 应用程序，简化了 RAG 应用程序的开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。 2. 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的表现：入围了 AI Infra 类别，帮助 AI 创作者为他们的产品选择合适的 AI API 并在它们之间切换，快速创建和部署 LLM 插件或 LLM 应用程序，以及追踪和调试复杂的 LLM 应用程序。例如，Langfuse 为大模型应用提供开源可观测性和分析功能；Langdock 可在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，其目的在于简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程。 它具有以下特点和功能： 1. 提供一系列工具、组件和接口，便于创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起以完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 3. 具有模型抽象功能，能让开发人员为用例选择合适的模型，并利用组件构建应用程序。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行以完成复杂任务。 6. 支持构建代理，使其能使用语言模型做决策，并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，还能与外部数据源交互收集数据，并提供内存功能维护状态。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供了一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列按顺序执行以完成复杂任务的组件或其他链。 主要特点有： 模型抽象：提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用程序。 提示模板和值：支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 链：允许开发人员定义一系列处理步骤。 代理：支持构建代理，可使用语言模型做决策并决定调用工具。 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，能与外部数据源交互，还提供内存功能维护状态。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含页面内容和元数据。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小的文档对象，方便检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为嵌入，用于衡量文本相似度实现检索功能。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列组件（或其他链）的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，允许选择合适模型并利用组件构建应用程序；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可使用语言模型做决策并决定调用工具；支持多种用例，能与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 提供的数据加载器可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器可将文本转换为嵌入；向量存储器可存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，具有以下特点和功能： 旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程，提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 核心概念包括组件和链，组件是模块化构建块，可组合创建强大应用程序，链是一系列组件（或其他链）的组合，用于完成特定任务。 主要特点包括模型抽象，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型及利用组件构建应用；支持创建和管理提示模板；支持定义一系列处理步骤的链；支持构建代理，可根据用户输入决定调用工具；支持多种用例，能与外部数据源交互并提供内存功能。 LangChain 与 RAG（检索增强生成）的关系： LangChain 是用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供一系列工具和组件。 RAG 是一种结合检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能为 LLM 提供附加信息，使生成更精确和上下文相关的答案，减少幻觉现象。 LangChain 在 RAG 应用开发中的作用： 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具帮助构建 RAG 应用。 包括数据加载器，可从数据源加载数据并转换为文档对象；文本分割器，可将文档分割成多个较小对象；文本嵌入器，将文本转换为嵌入用于衡量文本相似度实现检索；向量存储器，存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。

LangChain 与 Coze 的相同点： 都是大模型中间层产品，提供了将大型语言模型（LLM）集成到各种应用中的能力。 LangChain 与 Coze 的不同点： 框架与技术：LangChain 是一个框架，提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。而 Coze 是字节跳动推出的大模型中间层产品，目前没有明确信息表明它是否开源。 模块化实现：LangChain 允许开发者通过其模块化组件来构建 RAG 应用程序，而 Coze 可能更侧重于提供商业化服务和产品。 简化开发：LangChain 通过提供现成的链（Offtheshelf chains）和提示模板（Prompt Templates），简化了 RAG 应用程序的开发过程。 提高性能：利用 LangChain 实现 RAG 可以帮助开发者创建更高效、更准确的应用程序，特别是在需要大量外部信息来辅助决策的场景中。 应用构建：LangChain 通过其丰富的 API 和组件库，支持开发者构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。