- Transformers.js एक अत्याधुनिक web machine learning लाइब्रेरी है, जो बिना सर्वर के सीधे ब्राउज़र में 🤗 Transformers चला सकती है
- इसे Python transformers लाइब्रेरी के फ़ंक्शनल समकक्ष के रूप में डिज़ाइन किया गया है, इसलिए वही pre-trained models मिलते-जुलते API के साथ चलाए जा सकते हैं
- यह natural language processing, computer vision, audio, multimodal सहित विभिन्न modalities के सामान्य कार्यों को सपोर्ट करता है
- यह ONNX Runtime का उपयोग करके ब्राउज़र में models चलाता है, और 🤗 Optimum की मदद से PyTorch, TensorFlow या JAX pre-trained models को आसानी से ONNX में बदला जा सकता है
प्रमुख विशेषताएँ
- Python लाइब्रेरी की तरह ही
pipeline API सपोर्ट, जिससे मौजूदा code से आसानी से रूपांतरण संभव
- विभिन्न tasks और architectures का समर्थन (support status तथा docs/model links सहित)
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: Fill-Mask, Question Answering, Sentence Similarity, Summarization, Text Classification, Text Generation, Text-to-text Generation, Token Classification, Translation, Zero-Shot Classification, Feature Extraction आदि
- विज़न: Depth Estimation, Image Classification, Image Segmentation, Image-to-Image, Object Detection, Image Feature Extraction आदि
- ऑडियो: Audio Classification, Automatic Speech Recognition, Text-to-Speech
- मल्टीमोडल: Document Question Answering, Image-to-Text, Zero-Shot Audio/Image Classification, Zero-Shot Object Detection आदि
- Hosted pre-trained models और pre-compiled WASM binaries का डिफ़ॉल्ट उपयोग, साथ ही customization भी संभव
इंस्टॉलेशन और उपयोग का तरीका
- NPM से install किया जा सकता है:
npm i @xenova/transformers
- CDN या static hosting का उपयोग करके bundler के बिना vanilla JS में इस्तेमाल किया जा सकता है
- विभिन्न sample applications/templates उपलब्ध: Whisper Web, Doodle Dash, Code Playground, Semantic Image Search, Vanilla JavaScript, React, Text to speech, Browser extension, Electron, Next.js, Node.js आदि
- environment settings के माध्यम से model path, remote model loading, WASM file location आदि को customize किया जा सकता है
- दिए गए conversion scripts का उपयोग करके PyTorch, TensorFlow, JAX models को ONNX में बदला जा सकता है
समर्थित मॉडल
- ALBERT, Audio Spectrogram Transformer, BART, BEiT, BERT, Blenderbot, BLOOM, CamemBERT, Chinese-CLIP, CLAP, CLIP, CLIPSeg, CodeGen, ConvBERT, ConvNeXT, DeBERTa, DeiT, Depth Anything, DETR, DINOv2, DistilBERT, DiT, Donut, DPT, EfficientNet, ELECTRA, ESM, Falcon, FLAN-T5, GLPN, GPT Neo, GPT NeoX, GPT-2, GPT-J, GPTBigCode, HerBERT, Hubert, LongT5, LLaMA, MPNet, MPT, MT5, NLLB, Nougat, OPT आदि सहित कई models का समर्थन
GN⁺ की राय
- Transformers.js एक उपयोगी लाइब्रेरी है, जो बिना सर्वर के ब्राउज़र में कई आधुनिक Transformer models चलाने की सुविधा देती है। खासकर natural language processing, computer vision और audio जैसे कई क्षेत्रों के tasks को सपोर्ट करने से इसका उपयोग काफी व्यापक है
- यह Python लाइब्रेरी जैसा API देता है, इसलिए मौजूदा code से आसानी से migration किया जा सकता है, और कई pre-trained models के समर्थन के कारण बिना अतिरिक्त training के तुरंत इस्तेमाल संभव है
- sample applications और templates उपलब्ध होने से इसे विभिन्न उपयोगों में अपनाना आसान है, और customization features के कारण इसकी flexibility भी अच्छी है
- हालांकि, ब्राउज़र में चलने के कारण resource constraints हो सकते हैं, और नए models को लगातार जोड़ते/सपोर्ट करते रहना development maintenance के लिहाज़ से बोझ बन सकता है
- समान browser-based ML frameworks में TensorFlow.js, ONNX.js, WebDNN आदि शामिल हैं। खासकर TensorFlow.js ब्राउज़र और Node.js दोनों को सपोर्ट करता है और transfer learning, visualization जैसी अधिक सुविधाएँ प्रदान करता है
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