Pytorch
TensorFlow

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Quiz de fin de chapitre

Testons ce que vous avez appris dans ce chapitre !

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1. A quoi sont limités les modèles du Hub ?

Aux modèles de la bibliothèque 🤗 Transformers. Tous les modèles avec une interface similaire à 🤗 Transformers. Il n'y a pas de limites. Des modèles qui sont d'une certaine manière liés au NLP.

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2. Comment pouvez-vous gérer les modèles sur le Hub ?

Par le biais d'un compte GCP. Grâce à la distribution pair à pair. Par le biais de git et git-lfs.

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3. Que pouvez-vous faire en utilisant l’interface web du Hub ?

« Forker » un dépôt existant. Créer un nouveau dépôt de modèles. Gérer et modifier des fichiers. Télécharger des fichiers. Voir les différences entre les versions.

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4. Qu’est-ce qu’une carte de modèle ?

Une description approximative du modèle, donc moins importante que les fichiers du modèle et du tokenizer. Un moyen d'assurer la reproductibilité, la réutilisation et l'équité.. Un fichier Python qui peut être exécuté pour récupérer des informations sur le modèle.

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5. Lesquels de ces objets de la bibliothèque 🤗 Transformers peuvent être directement partagés sur le Hub avec `push_to_hub()` ?

Un tokenizer Une configuration de modèle Un modèle Trainer

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6. Quelle est la première étape lorsqu’on utilise la méthode `push_to_hub()` ou les outils CLI ?

Se connecter sur le site web. Exécuter 'huggingface-cli login' dans un terminal. Exécuter 'notebook_login()' dans un notebook.

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7. Vous utilisez un modèle et un tokenizer, comment pouvez-vous les télécharger sur le Hub ?

En appelant la méthode push_to_hub directement sur le modèle et le tokenizer. Au sein du moteur d'exécution Python, en les enveloppant dans une balise `huggingface_hub`. En les sauvegardant sur le disque et en appelant `transformers-cli upload-model`.

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8. Quelles opérations git pouvez-vous faire avec la classe `Repository` ?

Un commit. Un pull. Un push. Un merge.