Pytorch
TensorFlow

#
Quiz la final de capitol

Să testăm ceea ce ai învățat în acest capitol!

###
1. La ce sunt limitate modelele din Hub?

Modelele din biblioteca 🤗 Transformers. Toate modelele cu o interfață similară cu 🤗 Transformers. Nu există limite. Modele care, într-o anumită măsură, sunt legate de NLP.

###
2. Cum poți gestiona modelele pe Hub?

Printr-un cont GCP. Prin distribuția peer-to-peer. Prin git și git-lfs.

###
3. Ce poți face utilizând interfața web a Hugging Face Hub?

Forkingul unui repositoriu existent. Crearea unui nou model repository. Gestionarea și editarea fișierelor. Încărcarea de fișiere. Vizualizarea diferențelor între versiuni.

###
4. Ce este un model card?

O descriere a modelului, deci mai puțin importantă decât fișierele model și tokenizer. Un mod de asigurare a reproducerii, reutilizării și egalității. Un fișier Python care poate fi rulat pentru a obține informații despre model.

Chapitru 4

###
5. Câte dintre obiectele bibliotecii 🤗 Transformers pot fi împărtășite direct pe Hub cu push_to_hub() ?

Un tokenizer O configurare a modelului Un model Un Trainer

###
6. Care este primul pas atunci când utilizați metoda push_to_hub() sau instrumentele CLI?

Logarea pe website Rulați 'huggingface-cli login' în terminal. Rulați 'notebook_login()' într-un notebook

###
7. Aveți un model și un tokenizer, cum le puteți încărca pe ambele în Hub?

Prin apelarea directă a metodei `push_to_hub` pe model și tokenizer În cadrul runtime-ului Python, prin wrappingul acestora într-un `huggingface_hub` Prin salvarea lor pe disc și apelarea `transformers-cli upload-model`

###
8. Ce operații git poți face cu clasa Repository ?

Un commit Un pull Un push Un merge
< > Update on GitHub