今天小编分享的科学经验：让ChatGPT调用10万+开源AI模型！HuggingFace新功能爆火：大模型可随取随用多模态AI工具，欢迎阅读。
只需和 ChatGPT 聊聊天，它就能帮你调用 10 万 + 个 HuggingFace 模型！
这是抱抱脸最新上线的功能HuggingFace Transformers Agents，一经推出就获得极大关注：
这个功能，相当于给ChatGPT 等大模型配备了 " 多模态 " 能力——
不限于文本，而是影像、语音、文档等任何多模态任务都能解决。
例如告诉 ChatGPT" 解释这张影像 "，并扔给它一张海狸照片。ChatGPT 就能调用影像解释器，输出 " 海狸正在水里游泳 "：
随后，ChatGPT 再调用文字转语音，分分钟就能把这句话读出来：
当然，它不仅支持 ChatGPT 在内的 OpenAI 大模型，也支持 OpenAssistant 等免费大模型。
Transformer Agent 负责 " 教会 " 这些大模型直接调用 Hugging Face 上的任意 AI 模型，并输出处理好的结果。
所以这个新上线的功能，背后的原理究竟是什么？
如何让大模型 " 指挥 " 各种 AI？
简单来说，Transformers Agents 是一个大模型专属的 " 抱抱脸 AI 工具集成包 "。
HuggingFace 上各种大大小小的 AI 模型，都被收纳在这个包里，并被分门别类为 " 影像生成器 "、" 影像解释器 "、" 文本转语音工具 " ……
同时，每个工具都会有对应的文字解释，方便大模型理解自己该调用什么模型。
这样一来，只需要一段简单的代码 + 提示词，就能让大模型帮助你直接运行 AI 模型，并将输出结果实时返还给你，过程一共分为三步：
首先，設定自己想用的大模型，这里可以用 OpenAI 的大模型（当然，API 要收费）：
from transformers import OpenAiAgent
agent = OpenAiAgent ( model="text-davinci-003", api_key="<your_api_key>" )
也可以用 BigCode 或 OpenAssistant 等免费大模型：
from huggingface_hub import login
login ( "<YOUR_TOKEN>" )
然后，設定 Hugging Transformers Agents。这里我们以默认的 Agent 为例：
from transformers import HfAgent
# Starcoder
agent = HfAgent ( "https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoder" )
# StarcoderBase# agent = HfAgent ( "https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoderbase" ) # OpenAssistant# agent = HfAgent ( url_endpoint="https://api-inference.huggingface.co/models/OpenAssistant/oasst-sft-4-pythia-12b-epoch-3.5" )
接下来，就可以使用 run ( ) 或者 chat ( ) 两个指令，来运行 Transformers Agents 了。
run ( ) 适合同时调用多个 AI 模型，执行比较复杂专业的任务。
可以调用单个 AI 工具。
例如执行 agent.run ( "Draw me a picture of rivers and lakes." ) ，它就能调用 AI 文生图工具帮你生成一张影像：
也可以同时调用多个 AI 工具。
例如执行 agent.run ( "Draw me a picture of the sea then transform the picture to add an island" ) ，它就能调用 " 文生图 " 和 " 图生图 " 工具，帮你生成对应影像：
chat ( ) 则适合以聊天的方式 " 持续完成任务 "。
例如，先调用文生图 AI 工具，生成一个河流湖泊图片：agent.chat ( "Generate a picture of rivers and lakes" )
再在这张图片的基础上做 " 图生图 " 修改：agent.chat ( "Transform the picture so that there is a rock in there" )
要调用的 AI 模型可以自行設定，也可以使用抱抱脸自带的一套默认設定来完成。
已設定一套默认 AI 模型
目前，Transformers Agents 已经集成了一套默认 AI 模型，通过调用以下 Transformer 库中的 AI 模型来完成：
1、视觉文档理解模型Donut。给定图片格式的檔案（PDF 转图片也可以），它就能回答关于这个檔案的问题。
例如问 "TRRF 科学咨询委员会会议将在哪里举行 "，Donut 就会给出答案：
2、文字问答模型Flan-T5。给定长文章和一个问题，它就能回答各种文字问题，帮你做阅读理解。
3、零样本视觉语言模型BLIP。它可以直接理解影像中的内容，并对影像进行文字说明。
4、多模态模型ViLT。它可以理解并回答给定影像中的问题，
5、多模态影像分割模型CLIPseg。只需要给它一个模型和一个提示词，它就能根据这个提示分割出影像中指定的内容（mask）。
6、自动语音识别模型Whisper。它可以自动识别一段录音中的文字，并完成转录。
7、语音合成模型SpeechT5。用于文本转语音。
8、自编码语言模型BART。除了可以自动给一段文字内容分类，还能做文本摘要。
9、200 种语言翻译模型NLLB。除了常见语言外，还能翻译一些不太常见的语言，包括老挝语和卡姆巴语等。
通过调用上面这些 AI 模型，包括影像问答、文档理解、影像分割、录音转文字、翻译、起标题、文本转语音、文本分类在内的任务都可以完成。
这些模型不仅能单独调用，还可以混合在一起使用，例如要求大模型 " 生成并描述一张好看的海狸照片 "，它就会分别调用 " 文生图 " 和 " 图片理解 "AI 模型。
当然，如果我们不想用这些默认 AI 模型，想設定一套更好用的 " 工具集成包 "，也可以根据步骤自行設定。
对于 Transformers Agents，也有网友指出，有点像是LangChain agents 的 " 平替 "：
你试过这两个工具了吗？感觉哪个更好用？
参考链接：
[ 1 ] https://twitter.com/huggingface/status/1656334778407297027
[ 2 ] https://huggingface.co/docs/transformers/transformers_agents
