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Erstellen und Teilen von Model Cards

Die `huggingface_hub`-Bibliothek bietet eine Python-Schnittstelle zum Erstellen, Teilen und Aktualisieren von Model Cards. Besuchen Sie die spezielle Dokumentationsseite für einen tieferen Einblick in das, was Model Cards im Hub sind und wie sie unter der Haube funktionieren.

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Eine Model Card vom Hub laden

Um eine bestehende Karte vom Hub zu laden, können Sie die Funktion `ModelCard.load()` verwenden. Hier laden wir die Karte von `nateraw/vit-base-beans`.

    from huggingface_hub import ModelCard

    card = ModelCard.load('nateraw/vit-base-beans')

Diese Karte hat einige nützliche Attribute, auf die Sie zugreifen oder die Sie nutzen möchten:

- `card.data`: Gibt eine `ModelCardData`-Instanz mit den Metadaten der Model Card zurück. Rufen Sie `.to_dict()` auf diese Instanz auf, um die Darstellung als Wörterbuch zu erhalten.
- `card.text`: Gibt den Textinhalt der Karte ohne den Metadatenkopf zurück.
- `card.content`: Gibt den Textinhalt der Karte, einschließlich des Metadatenkopfes, zurück.

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Model Cards erstellen

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Aus Text

Um eine Model Card aus Text zu initialisieren, übergeben Sie einfach den Textinhalt der Karte an `ModelCard` beim Initialisieren.

    content = """
    ---
    language: en
    license: mit
    ---

    # My Model Card
    """

    card = ModelCard(content)
    card.data.to_dict() == {'language': 'en', 'license': 'mit'}  # True

Eine andere Möglichkeit besteht darin, dies mit f-Strings zu tun. Im folgenden Beispiel:

- Verwenden wir `ModelCardData.to_yaml()`, um die von uns definierten Metadaten in YAML umzuwandeln, damit wir sie in die Model Card einfügen können.
- Zeigen wir, wie Sie eine Vorlagenvariable über Python f-Strings verwenden könnten.

    card_data = ModelCardData(language='en', license='mit', library='timm')

    example_template_var = 'nateraw'
    content = f"""
    ---
    { card_data.to_yaml() }
    ---

    # My Model Card

    This model created by [@{example_template_var}](https://github.com/{example_template_var})
    """

    card = ModelCard(content)
    print(card)

Das obige Beispiel würde uns eine Karte hinterlassen, die so aussieht:

    ---
    language: en
    license: mit
    library: timm
    ---

    # My Model Card

    This model created by [@nateraw](https://github.com/nateraw)

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Aus einem Jinja-Template

Wenn Sie `Jinja2` installiert haben, können Sie Model Cards aus einer Jinja-Vorlagendatei erstellen. Schauen wir uns ein einfaches Beispiel an:

    from pathlib import Path

    from huggingface_hub import ModelCard, ModelCardData

    # Definieren Sie Ihre Jinja-Vorlage
    template_text = """
    ---
    {{ card_data }}
    ---

    # Model Card for MyCoolModel

    This model does this and that.

    This model was created by [@{{ author }}](https://hf.co/{{author}}).
    """.strip()

    # Schreiben Sie die Vorlage in eine Datei
    Path('custom_template.md').write_text(template_text)

    # Definieren Sie die Metadaten der Karte
    card_data = ModelCardData(language='en', license='mit', library_name='keras')

    # Erstellen Sie eine Karte aus der Vorlage und übergeben Sie dabei alle gewünschten Jinja-Vorlagenvariablen.
    # In unserem Fall übergeben wir "author"
    card = ModelCard.from_template(card_data, template_path='custom_template.md', author='nateraw')
    card.save('my_model_card_1.md')
    print(card)

Das resultierende Karten-Markdown sieht so aus:

    ---
    language: en
    license: mit
    library_name: keras
    ---

    # Model Card for MyCoolModel

    This model does this and that.

    This model was created by [@nateraw](https://hf.co/nateraw).

Wenn Sie Daten in card.data aktualisieren, wird dies in der Karte selbst widergespiegelt.

    card.data.library_name = 'timm'
    card.data.language = 'fr'
    card.data.license = 'apache-2.0'
    print(card)

Jetzt, wie Sie sehen können, wurde der Metadatenkopf aktualisiert:

    ---
    language: fr
    license: apache-2.0
    library_name: timm
    ---

    # Model Card for MyCoolModel

    This model does this and that.

    This model was created by [@nateraw](https://hf.co/nateraw).

Wenn Sie die Karteninformationen aktualisieren, können Sie durch Aufrufen von `ModelCard.validate()` überprüfen, ob die Karte immer noch gültig für den Hub ist. Dies stellt sicher, dass die Karte alle Validierungsregeln erfüllt, die im Hugging Face Hub eingerichtet wurden.

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Aus dem Standard-Template

Anstatt Ihr eigenes Template zu verwenden, können Sie auch das Standard-Template verwenden, welches eine vollständig ausgestattete Model Card mit vielen Abschnitten ist, die Sie vielleicht ausfüllen möchten. Unter der Haube verwendet es Jinja2, um eine Vorlagendatei auszufüllen.

Beachten Sie, dass Sie Jinja2 installiert haben müssen, um `from_template` zu verwenden. Sie können dies mit `pip install Jinja2` tun.

    card_data = ModelCardData(language='en', license='mit', library_name='keras')
    card = ModelCard.from_template(
        card_data,
        model_id='my-cool-model',
        model_description="this model does this and that",
        developers="Nate Raw",
        repo="https://github.com/huggingface/huggingface_hub",
    )
    card.save('my_model_card_2.md')
    print(card)

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Model Cards teilen

Wenn Sie mit dem Hugging Face Hub authentifiziert sind (entweder durch Verwendung von `huggingface-cli login` oder `login()`), können Sie Karten zum Hub hinzufügen, indem Sie einfach `ModelCard.push_to_hub()` aufrufen. Schauen wir uns an, wie das funktioniert…

Zuerst erstellen wir ein neues Repo namens ‘hf-hub-modelcards-pr-test’ im Namensraum des authentifizierten Benutzers:

    from huggingface_hub import whoami, create_repo

    user = whoami()['name']
    repo_id = f'{user}/hf-hub-modelcards-pr-test'
    url = create_repo(repo_id, exist_ok=True)

Dann erstellen wir eine Karte aus der Standardvorlage (genau wie die oben definierte):

    card_data = ModelCardData(language='en', license='mit', library_name='keras')
    card = ModelCard.from_template(
        card_data,
        model_id='my-cool-model',
        model_description="this model does this and that",
        developers="Nate Raw",
        repo="https://github.com/huggingface/huggingface_hub",
    )

Schließlich laden wir das zum Hub hoch:

    card.push_to_hub(repo_id)

Sie können die resultierende Karte hier überprüfen.

Wenn Sie eine Karte als Pull-Request hinzufügen möchten, können Sie beim Aufruf von `push_to_hub` einfach `create_pr=True` angeben:

    card.push_to_hub(repo_id, create_pr=True)

Ein PR, der mit diesem Befehl erstellt wurde, kann hier aufgerufen werden.

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Evaluierungsergebnisse einbeziehen

Um Evaluierungsergebnisse in den Metadaten `model-index` einzufügen, können Sie ein `EvalResult` oder eine Liste von `EvalResult` mit Ihren zugehörigen Evaluierungsergebnissen übergeben. Im Hintergrund wird der `model-index` erstellt, wenn Sie `card.data.to_dict()` aufrufen. Weitere Informationen darüber, wie dies funktioniert, finden Sie in diesem Abschnitt der Hub-Dokumentation.

Beachten Sie, dass die Verwendung dieser Funktion erfordert, dass Sie das Attribut `model_name` in `ModelCardData` einbeziehen.

    card_data = ModelCardData(
        language='en',
        license='mit',
        model_name='my-cool-model',
        eval_results = EvalResult(
            task_type='image-classification',
            dataset_type='beans',
            dataset_name='Beans',
            metric_type='accuracy',
            metric_value=0.7
        )
    )

    card = ModelCard.from_template(card_data)
    print(card.data)

Die resultierende `card.data` sollte so aussehen:

    language: en
    license: mit
    model-index:
    - name: my-cool-model
      results:
      - task:
          type: image-classification
        dataset:
          name: Beans
          type: beans
        metrics:
        - type: accuracy
          value: 0.7

Wenn Sie mehr als ein Evaluierungsergebnis teilen möchten, übergeben Sie einfach eine Liste von `EvalResult`:

    card_data = ModelCardData(
        language='en',
        license='mit',
        model_name='my-cool-model',
        eval_results = [
            EvalResult(
                task_type='image-classification',
                dataset_type='beans',
                dataset_name='Beans',
                metric_type='accuracy',
                metric_value=0.7
            ),
            EvalResult(
                task_type='image-classification',
                dataset_type='beans',
                dataset_name='Beans',
                metric_type='f1',
                metric_value=0.65
            )
        ]
    )
    card = ModelCard.from_template(card_data)
    card.data

Dies sollte Ihnen die folgenden `card.data` hinterlassen:

    language: en
    license: mit
    model-index:
    - name: my-cool-model
      results:
      - task:
          type: image-classification
        dataset:
          name: Beans
          type: beans
        metrics:
        - type: accuracy
          value: 0.7
        - type: f1
          value: 0.65

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