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  4. Deep Dive 211 – Transformers.js mit Nico Martin
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In dieser Folge begrüßen wir einen alten Bekannten in der
programmier.bar: Nico Martin, Machine Learning Engineer bei
Hugging Face und gern gesehener Podcast-Gast und
programmier.con-Speaker.

Während Nico bei seinen letzten Besuchen noch über WordPress und
PWAs sprach, tauchen wir heute tief in die Welt von WebML
ein. Wir besprechen, wie ihr mit Transformers.js modernste
Machine-Learning-Modelle direkt in euren JavaScript-Anwendungen
ausführt – egal ob im Browser, in Node.js, Bun oder Deno.

Warum sollte man ML-Modelle überhaupt lokal beim Team oder den
Endnutzenden laufen lassen, statt einfach eine API anzufragen?
Nico erklärt uns die Vorteile von On-Device AI: von maximaler
Privacy über Offline-Verfügbarkeit bis hin zur Vermeidung von
Latenzen bei großen Mediendateien. Wir räumen mit dem Vorurteil
auf, dass Machine Learning im Web nur aus Chatbots besteht, und
schauen uns spannende Use Cases wie Background Removal, Voice
Activity Detection oder lokale Audio-Transkription an.

Und natürlich stellt Nico auch die neusten Updates von
Transformers.js vor, das gerade in Version 4 erschienen ist und
jetzt unter anderem seine eigene Tokenizer Library mitbringt. Er
erklärt uns auch, welche Herausforderungen es bei der Gestaltung
der APIs gab und wie Transformers.js es schafft, dutzende
Use-Cases, unterschiedliche APIs und eine quasi endlose Anzahl an
Modellen zu vereinen und erfolgreich zu abstrahieren.

Außerdem sprechen wir über die zugrundeliegende ONNX Architektur
und Runtime und beleuchten, was damit alles geht und was nicht.
Wir sprechen über Herausforderungen im Caching, der Bandbreite
des Clients und strikte RAM-Limitierungen, insbesondere in
mobilen Browsern.

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