Pytorch
TensorFlow

# คำถามท้ายบท

มาทดสอบความรู้ที่คุณได้เรียนในบทนี้กันเถอะ!

###
1. อะไรคือข้อจำกัดของโมเดลบน Hub?

โมเดลจาก 🤗 Transformers library ทุกโมเดลที่มีอินเตอร์เฟซเหมือนกับ 🤗 Transformers ไม่มีข้อจำกัดใดๆ โมเดลที่ใช้ได้กับงานประเภท NLP

###
2. คุณสามารถจัดการโมเดลบน Hub ได้อย่างไร?

ผ่านบัญชี GCP ผ่านการกระจายแบบ peer-to-peer ผ่าน git และ git-lfs

###
3. คุณสามารถใช้ web interface ของ Hugging Face Hub ทำอะไรได้บ้าง?

Fork repository ที่มีอยู่แล้ว สร้าง model repository ใหม่ จัดการและแก้ไขไฟล์ อัพโหลดไฟล์ ดูความแตกต่างระหว่างเวอร์ชั่นต่างๆ

###
4. การ์ดโมเดลคืออะไร?

คำอธิบายโมเดลแบบหยาบๆ ดังนั้นจึงสำคัญน้อยกว่าไฟล์โมเดลและ tokenizer วิธีที่ใช้ในการรับประกันความสามารถในการทำซ้ำ (reproducibility), ความสามารถในการนำกลับมาใช้ (reusability) และความเท่าเทียม (fairness) ไฟล์ Python ที่สามารถรันเพื่อดึงข้อมูลเกี่ยวกับโมเดลได้

###
5. วัตถุ (objects) ใดต่อไปนี้ของ 🤗 Transformers library ที่สามารถถูกแบ่งปันได้โดยตรงบน Hub ผ่านคำสั่ง `push_to_hub()`?

tokenizer model configuration model Trainer

###
6. อะไรคือขั้นตอนแรกในการใช้คำสั่ง `push_to_hub()` หรือเครื่องมือ CLI?

Log in เข้าสู่หน้าเว็บไซต์ รันคำสั่ง 'huggingface-cli login' ใน terminal รันคำสั่ง 'notebook_login()' ใน notebook

###
7. คุณกำลังใช้งานโมเดลและ tokenizer อยู่ — คุณจะสามารถอัพโหลดพวกมันขึ้นไปบน Hub ได้อย่างไร?

โดยการเรียกคำสั่ง push_to_hub โดยตรงจากโมเดลและ tokenizer ภายใน Python runtime คลุมพวกมันเอาไว้ด้วย `huggingface_hub` utility โดยการบันทึกพวกมันลงบนเครื่องและเรียกใช้คำสั่ง `transformers-cli upload-model`

###
8. มีการดำเนินการ git (git operations) ใดบ้างที่คุณสามารถทำได้กับคลาส `Repository`?

commit pull push merge