browser ml inference
1.0.0
このReactアプリは、ブラウザを使用してML推論を示しています
https://aiserv.cloud/のライブデモ。
YouTubeに#onxRuntimeを使用して、クラウドからエッジへのML推論を参照して、ブラウザに変圧器モデルを展開します。
感情予測モデルは、事前に訓練された言語モデルMicrosoft/Xtremedistil-L6-H384-Uncasedの微調整されたバージョンです。このモデルは、マルチラベルテキスト分類の問題であるGoeMotionsデータセットで微調整されています。
GoeMotionsは、人気のある英語のサブレッドディットから抽出され、27の感情カテゴリでラベル付けされた58K Redditコメントの人間が解決したデータセットです。これまでの最大の完全に注釈付きの英語の細かい感情データセットとして。 1つの肯定的な感情（喜び）のみを含む基本的な6つの感情とは対照的に、分類には12のポジティブ、11のネガティブ、4つのあいまいな感情カテゴリと1つの「ニュートラル」が含まれているため、感情表現間の微妙な区別を必要とする会話の理解に広く適しています。
紙のgoeMotions：きめ細かい感情のデータセット
go_emotionsデータセットは、Huggingface Dataset Hubで入手できます。データセットでモデルをトレーニングし、微調整されたモデルをONNXにエクスポートする方法については、traingoemotions.ipynbを参照してください。
モデルはint8重量に量子化され、22mのトレーニング可能なパラメーターがあります。
推論はマルチスレッドです。複数の推論スレッドを使用するには、CDNによって特定のHTTPヘッダーを提示する必要があります。Webサイトの「Cross-Origin Isolated」の「CoopとCoepを使用して」を参照してください。
3つのスレッドが推論に使用されます。このバグにより、マルチスレッドとコープヘッダーは、モデルがiOSデバイスの初期化に静かに失敗するため、無効にする必要がありました。
開発のために、SRC/Setupproxy.jsは必要なヘッダーを追加します。 React Issue 10210を参照してください
事前に訓練された言語モデルは、バイアスでテキストで訓練されました。確率的オウムの危険性については、言語モデルが大きすぎる可能性がありますか？事前に訓練された言語モデルの危険と転送学習に関する研究のために。
データセットペーパーゲーモットから：きめ細かい感情のデータセット：
データ免責事項：データセットにはバイアスが含まれており、グローバルな多様性を代表していないことを認識しています。データセットには潜在的に問題のあるコンテンツが含まれていることを認識しています。データの潜在的なバイアスには、Redditおよびユーザーベースバイアスに固有のバイアス、データフィルタリングに使用される攻撃的/下品な単語リスト、攻撃的アイデンティティラベルの評価における固有または無意識のバイアスには、アノテーターはすべてインドのネイティブ英語話者でした。これらはすべて、訓練されたモデルの標識、精度、リコールに影響を与える可能性があります。感情のラベル付けに使用される感情パイロットモデルは、研究チームがレビューした例で訓練されました。このデータセットを使用している人は誰でも、データセットのこれらの制限に注意する必要があります。
node.js/npmをインストールし、node.jsのインストールを参照してください
プロジェクトディレクトリでは、実行できます。
npm start開発モードでアプリを実行します。
http：// localhost：3000を開き、ブラウザで表示します。
変更を加えると、ページがリロードされます。
また、コンソールに糸くずエラーが表示される場合があります。
npm run build buildフォルダーへの生産用のアプリをビルドします。
生産モードで反応することを正しくバンドルし、最高のパフォーマンスのためにビルドを最適化します。
このレポをクローンし、CloudFlareページを使用します。
