FREE AI in Flowise! Use Hugging Face Models (No Code)

Summary

In diesem Video wird gezeigt, wie man die Open-Source-Plattform HuggingFace nutzt, um AI-Modelle kostenlos in Anwendungen zu integrieren. Der Sprecher gibt einen praktischen Überblick, wie man Modelle von HuggingFace auswählt, deren API nutzt und sie in Flowwise implementiert. Es wird auch auf mögliche Herausforderungen hingewiesen, wie etwa ungenaue Ergebnisse und das richtige Formatieren von Anfragen, um optimale Modelleingaben zu erzielen. Am Ende wird ein Verbesserungsvorschlag präsentiert, um die Ergebnisse der Modelle zu optimieren und ein besseres Nutzererlebnis zu bieten.

Takeaways

• 😀 HuggingFace ist eine Plattform, die Tausende von KI-Modellen hostet, die kostenlos in Anwendungen integriert werden können.
• 😀 Der Einsatz von Open-Source-Modellen kann sowohl spannend als auch frustrierend sein, da die Modelle oft nicht sofort wie erwartet funktionieren.
• 😀 Modelle von HuggingFace sind besonders nützlich für einfache Aufgaben, während komplexe Aufgaben besser mit kommerziellen Modellen wie GPT und Claude erledigt werden.
• 😀 Auf HuggingFace können Benutzer nach bestimmten Modellen suchen oder alle verfügbaren Modelle einsehen, die nach Kategorien wie Computer Vision und natürliche Sprache gefiltert werden können.
• 😀 Für Textgenerierungsmodelle gibt es fast 70.000 Optionen auf HuggingFace, die für die Integration mit Tools wie Flowwise verwendet werden können.
• 😀 Wenn das Modell eine 'Inference API' bietet, können Benutzer es einfach in Anwendungen wie Flowwise integrieren. Fehlt diese, muss das Modell selbst gehostet werden.
• 😀 Ein Modell mit der 'Inference API' kann getestet werden, um zu prüfen, ob die Ergebnisse den Erwartungen entsprechen, bevor es in eine Anwendung integriert wird.
• 😀 In Flowwise müssen Benutzer ein neues API-Konto erstellen und ihren HuggingFace-API-Schlüssel eingeben, um ein Modell hinzuzufügen und es in ihren Chat-Flow zu integrieren.
• 😀 Bei der Verwendung von HuggingFace-Modellen müssen häufig spezielle Prompts und Formate beachtet werden, die in der Dokumentation des Modells beschrieben sind.
• 😀 Häufige Fehler bei der Modellantwort (wie unerwünschte zusätzliche Wörter) können durch die richtige Anwendung des Prompt-Formats aus der Dokumentation korrigiert werden.
• 😀 Der korrekte Umgang mit Modellanweisungen und das Implementieren von Formatvorgaben aus der Dokumentation führt zu besseren und genaueren Ergebnissen bei der Modellausgabe.

Q & A

Was ist HuggingFace?

HuggingFace ist eine Plattform, die tausende von KI-Modellen hostet, die in Anwendungen integriert werden können. Diese Modelle sind kostenlos und bieten eine Alternative zu kostenpflichtigen Services wie OpenAI und Anthropic.

Was muss man tun, um ein Modell von HuggingFace zu nutzen?

Um ein Modell von HuggingFace zu verwenden, besucht man die Webseite, sucht nach einem Modell oder klickt auf das Models-Menü. Dann kann man entweder das Modell testen oder es in Anwendungen wie Flowwise integrieren.

Welche Probleme könnten bei der Nutzung von HuggingFace-Modellen auftreten?

Obwohl HuggingFace viele kostenlose Modelle bietet, kann es frustrierend sein, diese korrekt zum Laufen zu bringen. Manchmal erfordert es viele Versuche, um die Modelle wie gewünscht zu konfigurieren.

Wie kann man auf HuggingFace die richtigen Modelle für Textgenerierung finden?

Man kann die Filteroptionen auf der HuggingFace-Seite verwenden, um nach Textgenerierungsmodellen zu suchen. Diese Modelle sind in der entsprechenden Kategorie aufgelistet, und es gibt eine große Auswahl von fast 70.000 Modellen.

Was bedeutet die 'Inference API' auf HuggingFace?

Die 'Inference API' auf HuggingFace ermöglicht es, Modelle in Anwendungen wie Flowwise zu integrieren. Modelle, die diese API unterstützen, sind direkt verwendbar, ohne dass man sie selbst hosten muss.

Wie bekommt man einen API-Schlüssel für HuggingFace?

Um einen API-Schlüssel zu erhalten, muss man sich bei HuggingFace anmelden, zu den 'Einstellungen' gehen, die 'Access Tokens' auswählen und dann ein neues Token erstellen. Dieses Token kann dann in Flowwise verwendet werden.

Wie verbindet man ein HuggingFace-Modell mit Flowwise?

In Flowwise erstellt man eine neue Chat-Flow, fügt eine 'LLM Chain' hinzu, wählt den 'Chat HuggingFace'-Node und gibt die HuggingFace-API-Schlüssel und das gewünschte Modell an, um die Integration abzuschließen.

Warum funktioniert das Modell möglicherweise nicht sofort richtig?

Das Modell funktioniert möglicherweise nicht sofort richtig, weil es nicht korrekt gepromptet wurde. Die genaue Formatierung der Eingabeaufforderung, wie in der Dokumentation des Modells angegeben, ist entscheidend für den Erfolg.

Wie verbessert man die Ergebnisse eines HuggingFace-Modells?

Um die Ergebnisse zu verbessern, sollte man die Dokumentation des Modells sorgfältig durchlesen und sicherstellen, dass die Eingabeaufforderung korrekt formatiert ist, z. B. durch das Hinzufügen von speziellen Formatierungen oder Anweisungen wie 'S' und 'Instruction'.

Welche anderen kostenlosen Modelle bietet HuggingFace an?

Neben den Textgenerierungsmodellen bietet HuggingFace auch Modelle für Computervision, Multimodalität und vieles mehr an. Diese Modelle decken eine breite Palette von Anwendungsfällen ab und sind ebenfalls kostenlos nutzbar.