A month ago, we announced our partnership with ILLA Cloud : ILLA Cloud officially supports the integration of the AI model library and other related functions on Hugging Face Hub.
Today, we bring you an update of ILLA Cloud’s integrated Hugging Face function. After the communication and promotion of both teams, ILLA Cloud has now released the official version 2.0 ——users can combine ILLA Cloud’s application building capabilities with Hugging Face’s advanced AI The combination of models brings further efficiency improvement to the team by taking advantage of the advantages of the two platforms.
ILLA Cloud is an open source low-code development platform that allows users to build internal enterprise applications by connecting various components and operations, where Hugging Face acts as a provider of AI models, tools and resources.
In the following content, we will guide you to create an audio-to-text application in ILLA Cloud using Hugging Face's Inference Endpoints and openai/whisper-basemodels to demonstrate the content and advantages of this cooperation and the advantages of this technology. Some possible use cases.
Step 1: Build the front-end interface with components
First, design an intuitive interface using components of ILLA Cloud such as file uploads and buttons. This interface will enable users to easily upload audio files and initiate the transcription process.
Make sure the user interface is friendly and visually appealing. Consider including clear instructions so users know how to use the app effectively.
Step 2: Add Hugging Face resource
In order to add a Hugging Face resource, please fill in the required fields as follows:
-
Endpoint URL: Obtained by creating Endpoints on the Hugging Face platform. -
Token: 在你的 Hugging Face 个人设置页面中找到。
Endpoints 创建链接:
https://ui.endpoints.huggingface.co/new
这一步建立了你的 ILLA Cloud 应用程序与 Hugging Face 模型之间的连接，实现无缝集成和执行。
第三步：配置操作
接下来，配置操作以执行 Hugging Face 模型：
-
选择适当的参数类型: 对于 openai/whisper-base模型，选择Binary，因为它需要二进制文件输入； -
将前端界面的输入文件映射到操作参数。
仔细配置操作可确保你的应用程序正确且高效地处理音频输入。
第四步：连接组件和操作
现在，在 ILLA Cloud 中建立组件和操作之间的连接:
-
为按钮添加事件处理程序，单击时触发操作运行； -
将文本组件的值设置为 {{whisper.data[0].text}}。这将在文本组件上显示转录结果。
通过连接组件和操作，为你的用户提供了无缝的体验，让他们亲身感受 Hugging Face Hub 上 NLP 模型的威力。
用例与应用
你使用 ILLA Cloud 和 Hugging Face Hub 上的 openai/whisper-base 模型创建的音频转文字应用具有许多潜在的用例和应用，包括:
-
会议记录：自动转录会议录音，节省时间和精力，确保准确记录； -
播客转录：将播客剧集转换为文本，使其更易访问和搜索； -
访谈转录：为定性研究转录访谈，使研究人员能够分析和编码基于文本的数据； -
语音助手：通过将用户的口头命令转换为文本进行进一步处理，提高语音助手的功能。
这些用例只是许多可能性的一部分，这得益于这一强大合作。
扩展应用
为了进一步增强你的音频转文字应用，可以考虑加入以下附加功能：
-
语言翻译：整合机器翻译模型，自动将转录文本翻译成不同的语言，使你的应用更具多功能性，更适应全球受众； -
情感分析：分析转录文本的情感，帮助用户了解音频内容的整体基调； -
关键词提取：实施关键词提取模型，从转录文本中识别关键主题和概念，让用户快速了解音频内容的主要焦点； -
文本摘要：使用抽象或提取摘要模型对转录文本进行总结，为用户提供内容的精简版本。
通过添加这些功能，你可以创建一个更全面且强大的应用，满足各种用户需求和要求。
结语
ILLA Cloud 与 Hugging Face 的合作为用户提供了一种无缝而强大的方式来构建利用尖端 NLP 模型的应用程序。遵循本教程，你可以快速地创建一个在 ILLA Cloud 中利用 Hugging Face Inference Endpoints 的音频转文字应用。这一合作不仅简化了应用构建过程，还为创新和发展提供了新的可能性。
了解更多 ILLA Cloud 的信息，请关注 ILLA Cloud 的公众号:
本文分享自微信公众号 - Hugging Face（gh_504339124f0f）。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
本文参与“OSC源创计划”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。