Dicas de .NET
Como Usar o BERT da Google: IA de Linguagem Natural com bert-base-uncased para previsão de palavras
Descubra como implementar o BERT para previsão de palavras em sua aplicação utilizando C# e Blazor
Neste vídeo, exploramos o uso do BERT da Google, um modelo de linguagem natural poderoso, para previsão de palavras. Vamos apresentar o funcionamento do modelo bert-base-uncased e suas aplicações práticas. Você aprenderá a utilizar este modelo em um aplicativo Blazor, descobrindo como prever palavras em frases incompletas e entender a metodologia de Masked Language Modeling (MLM).
O BERT é conhecido por sua capacidade de ignorar distinções entre maiúsculas e minúsculas, tornando o processo de previsão mais eficiente. Durante o tutorial, abordaremos como buscar datasets de treino, entender as estruturas de request e response, e integrar o modelo em um projeto .NET Blazor. Ao seguir este guia passo a passo, você descobrirá formas criativas de aplicar a IA de linguagem natural em suas soluções de desenvolvimento de software.
## Capítulos do Vídeo
- 00:00:00 - Localizando e Explorando o modelo bert-base-uncased
- 00:08:04 - Testando o BERT no Huggingface
- 00:10:22 - Gerando Access Token para o BERT no Huggingface
- 00:11:39 - Criando uma aplicação Blazor (dotnet new blazor)
- 00:13:27 - Definindo o RenderMode InteractiveServer
- 00:14:12 - Definindo configurações no AppSettings.json
- 00:15:44 - Extraindo a Base Url da API e o Request Json do Huggingface
- 00:18:02 - Compilando e Executando Aplicação Blazor
- 00:18:26 - Tipando o request usando o DTO com JsonPropertyName
- 00:21:27 - Trabalhando a interface de usuário (UI) em Razor e Bootstrap
- 00:22:10 - Criando o Binding em métodos e propriedades e o HTML/Razor
- 00:25:11 - Injetando o HttpClient e criando o Request para o Inference Provider do Huggingface
- 00:27:08 - Usando o IConfiguration para obter configuração de API Url e Api Key
- 00:31:53 - Definindo permissões para a API do Huggingface
- 00:32:54 - Tipando o Response da API do bert-base-uncased no Huggingface
- 00:41:24 - Implementando tratamento de erros
- 00:43:33 - Comentando sobre a cotas, planos e preços do Huggingface
Neste vídeo, exploramos o uso do BERT da Google, um modelo de linguagem natural poderoso, para previsão de palavras. Vamos apresentar o funcionamento do modelo bert-base-uncased e suas aplicações práticas. Você aprenderá a utilizar este modelo em um aplicativo Blazor, descobrindo como prever palavras em frases incompletas e entender a metodologia de Masked Language Modeling (MLM).
O BERT é conhecido por sua capacidade de ignorar distinções entre maiúsculas e minúsculas, tornando o processo de previsão mais eficiente. Durante o tutorial, abordaremos como buscar datasets de treino, entender as estruturas de request e response, e integrar o modelo em um projeto .NET Blazor. Ao seguir este guia passo a passo, você descobrirá formas criativas de aplicar a IA de linguagem natural em suas soluções de desenvolvimento de software.
## Capítulos do Vídeo
- 00:00:00 - Localizando e Explorando o modelo bert-base-uncased
- 00:08:04 - Testando o BERT no Huggingface
- 00:10:22 - Gerando Access Token para o BERT no Huggingface
- 00:11:39 - Criando uma aplicação Blazor (dotnet new blazor)
- 00:13:27 - Definindo o RenderMode InteractiveServer
- 00:14:12 - Definindo configurações no AppSettings.json
- 00:15:44 - Extraindo a Base Url da API e o Request Json do Huggingface
- 00:18:02 - Compilando e Executando Aplicação Blazor
- 00:18:26 - Tipando o request usando o DTO com JsonPropertyName
- 00:21:27 - Trabalhando a interface de usuário (UI) em Razor e Bootstrap
- 00:22:10 - Criando o Binding em métodos e propriedades e o HTML/Razor
- 00:25:11 - Injetando o HttpClient e criando o Request para o Inference Provider do Huggingface
- 00:27:08 - Usando o IConfiguration para obter configuração de API Url e Api Key
- 00:31:53 - Definindo permissões para a API do Huggingface
- 00:32:54 - Tipando o Response da API do bert-base-uncased no Huggingface
- 00:41:24 - Implementando tratamento de erros
- 00:43:33 - Comentando sobre a cotas, planos e preços do Huggingface