Pytorch
TensorFlow

#
Đố vui cuối chương

Hãy kiểm tra những gì bạn đã học được trong chương này!

###
1. Các mô hình tải lên trên Hub có giới hạn gì?

Mô hình từ thư viện 🤗 Transformers. Tất cả các mô hình có giao diện tương tự như 🤗 Transformers. Không có giới hạn. Các mô hình theo một cách nào đó có liên quan đến NLP.

###
2. Bạn có thể quản lý các mô hình trên Hub bằng cách nào?

Thông qua một tài khoản GCP. Thông qua phân phối ngang hàng. Thông qua git và git-lfs.

###
3. Bạn có thể làm những gì khi sử dụng giao diện web Hugging Face Hub?

Fork một kho lưu trữ hiện có. Tạo kho lưu trữ mô hình mới. Quản lý và chỉnh sửa tệp. Tải lên tệp. Xem sự khác biệt giữa các phiên bản.

###
4. Thẻ mô hình là gì?

Mô tả sơ bộ về mô hình, do đó ít quan trọng hơn mô hình và tệp tokenizer. Một cách để đảm bảo khả năng tái tạo, khả năng tái sử dụng và tính công bằng. Một tệp Python có thể được chạy để truy xuất thông tin về mô hình.

###
5. Đối tượng nào sau đây của thư viện 🤗 Transformers có thể được chia sẻ trực tiếp trên Hub với `push_to_hub()`?

Một tokenizer Một tệp cấu hình mô hình Một mô hình Một Trainer

###
6. Bước đầu tiên khi sử dụng phương thức `push_to_hub()` hoặc các công cụ CLI là gì?

Đăng nhập trên trang web. Chạy 'huggingface-cli login' trên terminal. Chạy 'notebook_login()' trong notebook.

###
7. Bạn đang sử dụng một mô hình và một tokenizer - làm cách nào bạn có thể tải chúng lên Hub?

Bằng cách gọi phương thức push_to_hub trực tiếp trên mô hình và tokenizer. Trong thời gian chạy Python, bằng cách gói chúng trong tiện ích `huggingface_hub`. Bằng cách lưu chúng vào ổ đĩa và gọi lệnh `transformers-cli upload-model`

###
8. Bạn có thể thực hiện các thao tác git nào với `Repository`?

Commit (Cam kết) Pull (Kéo lại) Push (Đẩy lên) Merge (Gộp)