主要观点总结
文章介绍了GitHub上的开源项目transformers.js,该项目允许在浏览器中直接运行Transformers和AI模型,实现多种功能如语音识别、物体检测等。文章还提到了与transformers.js相关的其他开源项目和工具,如ONNX Runtime,以及如何使用它们来运行ONNX模型。文章最后强调了Web工程师的能力边界因这些工具而扩大,可以快速开发AI应用或小工具。
关键观点总结
关键观点1: transformers.js允许在浏览器中直接运行Transformers和AI模型,实现多种功能。
该项目提供超能力,可在浏览器上直接运行不同的AI模型,实现如语音识别、语音合成、物体检测、图片相似性搜索等功能。
关键观点2: ONNX Runtime是跨平台、高性能机器学习推理和训练加速器。
它使得转换后的Onnx模型可以在不同的平台中运行。通过其可扩展的执行提供者(EP)框架,可以与不同的硬件加速库配合使用,以在硬件平台上以最佳方式执行ONNX模型。
关键观点3: transformers.js作者提供了746个开箱即用的ONNX模型。
这些模型覆盖了自然语言处理、计算机视觉、音频处理、多模态等多个领域,为Web工程师提供了更多能力边界。
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