为了展示您今天使用Elixir和机器学习已经可以实现的功能，我们使用Livebook构建了一个基于Whisper的聊天应用，并将其部署到Hugging Face Spaces。只需15分钟，就可以完成所有操作，快来看看吧：
在这个聊天应用中，用户只能通过发送音频消息来进行沟通，然后Whisper机器学习模型会自动将其转换为文本。
这个应用展示了Livebook和Elixir中的机器学习生态系统的一些有趣功能：
- 与Hugging Face模型的集成
- 多人机器学习应用
- 并发机器学习模型服务（加分项：您还可以轻松地将模型服务分布在集群上）
如果您还不了解Livebook，它是一个用于编写交互式代码笔记本的开源工具，是Elixir用于数值计算、数据科学和机器学习的不断增长的工具集合的一部分。
Hugging Face和Elixir
Elixir社区在其机器学习领域中利用了Hugging Face平台和其开源项目。以下是一些例子。
Hugging Face的第一个积极影响在Bumblebee库中得以体现，该库将Hugging Face的预训练神经网络模型引入了Elixir社区，并受到了Hugging Face Transformers的启发。除了灵感外，Bumblebee还使用Hugging Face Hub来下载其模型的参数。
另一个例子是tokenizers库，它是Hugging Face Tokenizers的Elixir绑定。
最后但并非最不重要的是，Livebook可以作为Hugging Face Spaces中的一个Space Docker模板运行。因此，您不仅可以将Livebook应用部署到Hugging Face上，还可以使用它来免费运行Livebook，以编写和尝试自己的笔记本。
轮到您了
我们希望Livebook和Hugging Face之间的这种新集成能够使更多人使用机器学习，并向世界展示他们的工作。
立即在Hugging Face Spaces上安装Livebook，并按照我们的视频教程构建和部署您的第一个Livebook机器学习应用到Hugging Face上。