一个月前，我们 宣布了与 ILLA Cloud 与达成的合作，ILLA Cloud 正式支持集成 Hugging Face Hub 上的 AI 模型库和其他相关功能。
今天，我们为大家带来 ILLA Cloud 集成 Hugging Face 功能的更新，经过双方团队的沟通和推进，ILLA Cloud 现以发布 2.0 正式版 ——用户可以将 ILLA Cloud 的应用构建能力与 Hugging Face 上先进的 AI 模型相结合，借助两个平台的优势为团队带来更进一步的效率提升。
ILLA Cloud 是一个开源低代码开发平台，用户可以通过连接各种组件和操作来构建企业内部应用程序，Hugging Face 在其中扮演了提供了 AI 模型、工具和资源的供应商。
在接下来的内容中，我们将指导你在 ILLA Cloud 中使用 Hugging Face 的 Inference Endpoints 和 Hugging Face Hub 上的 openai/whisper-base 模型创建一个音频转文字应用程序，以展示这本次合作的内容和优势以及这项技术的一些可能用例。
第一步：用组件搭建前端界面
首先，使用 ILLA Cloud 的组件（如文件上传和按钮）设计一个直观的界面。这个界面将使用户能够轻松地上传音频文件并启动转录过程。
确保界面用户友好且视觉吸引力强。考虑加入清晰的说明，以便用户了解如何有效地使用应用程序。
第二步：添加 Hugging Face 资源
为了添加 Hugging Face 资源，请按如下要求填写必填字段：
- Endpoint URL：通过在 Hugging Face 平台上创建 Endpoints 来获取。
- Token: 在你的 Hugging Face 个人设置页面中找到。
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，请选择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，你为用户提供了无缝的体验，让他们亲身感受 Hugging Face 的 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。