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TensorFlow

# 共享預訓練模型

在下面的步驟中，我們將看看將預訓練模型分享到 🤗 Hub 的最簡單方法。有可用的工具和實用程序可以讓直接在 Hub 上共享和更新模型變得簡單，我們將在下面進行探討。

我們鼓勵所有訓練模型的用戶通過與社區共享來做出貢獻——共享模型，即使是在非常特定的數據集上進行訓練，也將幫助他人，節省他們的時間和計算資源，並提供對有用的訓練工件的訪問。反過來，您可以從其他人所做的工作中受益！

創建新模型存儲庫的方法有以下三種：

- 使用 push_to_hub API 接口
- 使用 huggingface_hub Python 庫
- 使用 web 界面

創建存儲庫後，您可以通過 git 和 git-lfs 將文件上傳到其中。我們將在以下部分引導您創建模型存儲庫並將文件上傳到它們

##
使用 push_to_hub API

將文件上傳到集線器的最簡單方法是利用 push_to_hub API 接口。

在繼續之前，您需要生成一個身份驗證令牌，以便 huggingface_hub API 知道您是誰以及您對哪些名稱空間具有寫入權限。確保你在一個環境中 transformers 已安裝（見Setup）。如果您在筆記本中，可以使用以下功能登錄：

    from huggingface_hub import notebook_login

    notebook_login()

在終端中，您可以運行：

    huggingface-cli login

在這兩種情況下，系統都會提示您輸入用戶名和密碼，這與您用於登錄 Hub 的用戶名和密碼相同。如果您還沒有 Hub 配置文件，則應該創建一個here。

好的！您現在已將身份驗證令牌存儲在緩存文件夾中。讓我們創建一些存儲庫！

如果你玩過 Trainer 用於訓練模型的 API，將其上傳到 Hub 的最簡單方法是設置 push_to_hub=True 當你定義你的 TrainingArguments ：

    from transformers import TrainingArguments

    training_args = TrainingArguments(
        "bert-finetuned-mrpc", save_strategy="epoch", push_to_hub=True
    )

你聲明 trainer.train() 的時候， 這 Trainer 然後每次將您的模型保存到您的命名空間中的存儲庫中時（這裡是每個時代），它將上傳到集線器。該存儲庫將命名為您選擇的輸出目錄（此處 bert-finetuned-mrpc ) 但您可以選擇不同的名稱 hub_model_id = a_different_name 。

要將您的模型上傳到您所屬的組織，只需將其傳遞給 hub_model_id = my_organization/my_repo_name 。

訓練結束後，你應該做最後的 trainer.push_to_hub() 上傳模型的最新版本。它還將生成包含所有相關元數據的模型卡，報告使用的超參數和評估結果！以下是您可能會在此類模型卡中找到的內容示例：

在較低級別，可以通過模型、標記器和配置對象直接訪問模型中心 push_to_hub() 方法。此方法負責創建存儲庫並將模型和標記器文件直接推送到存儲庫。與我們將在下面看到的 API 不同，不需要手動處理。

為了瞭解它是如何工作的，讓我們首先初始化一個模型和一個標記器：

    from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

    checkpoint = "camembert-base"

    model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(checkpoint)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

你可以自由地用這些做任何你想做的事情——向標記器添加標記，訓練模型，微調它。一旦您對生成的模型、權重和標記器感到滿意，您就可以利用 push_to_hub() 方法直接在 model 中：

    model.push_to_hub("dummy-model")

這將創建新的存儲庫 dummy-model 在您的個人資料中，並用您的模型文件填充它。 對標記器執行相同的操作，以便所有文件現在都可以在此存儲庫中使用：

    tokenizer.push_to_hub("dummy-model")

如果您屬於一個組織，只需指定 organization 上傳到該組織的命名空間的參數：

    tokenizer.push_to_hub("dummy-model", organization="huggingface")

如果您希望使用特定的 Hugging Face 令牌，您可以自由地將其指定給 push_to_hub() 方法也是：

    tokenizer.push_to_hub("dummy-model", organization="huggingface", use_auth_token="<TOKEN>")

現在前往模型中心找到您新上傳的模型：https://huggingface.co/user-or-organization/dummy-model。

單擊“文件和版本”選項卡，您應該會在以下屏幕截圖中看到可見的文件：

✏️ 試試看！獲取與檢查點關聯的模型和標記器，並使用該方法將它們上傳到您的命名空間中的存儲庫。在刪除之前，請仔細檢查該存儲庫是否正確顯示在您的頁面上。

如您所見， push_to_hub() 方法接受多個參數，從而可以上傳到特定的存儲庫或組織命名空間，或使用不同的 API 令牌。我們建議您查看直接在🤗 Transformers documentation瞭解什麼是可能的

這 push_to_hub() 方法由huggingface_hubPython 包，為 Hugging Face Hub 提供直接 API。它集成在 🤗 Transformers 和其他幾個機器學習庫中，例如allenlp.雖然我們在本章中專注於 🤗 Transformers 集成，但將其集成到您自己的代碼或庫中很簡單。

跳到最後一部分，瞭解如何將文件上傳到新創建的存儲庫！

##
使用 huggingface_hub python庫

這 huggingface_hub Python 庫是一個包，它為模型和數據集中心提供了一組工具。它為常見任務提供了簡單的方法和類，例如 獲取有關集線器上存儲庫的信息並對其進行管理。它提供了在 git 之上工作的簡單 API 來管理這些存儲庫的內容並集成 Hub 在您的項目和庫中。

類似於使用 push_to_hub API，這將要求您將 API 令牌保存在緩存中。為此，您需要使用 login 來自 CLI 的命令，如上一節所述（同樣，確保在這些命令前面加上 ! 字符（如果在 Google Colab 中運行）：

    huggingface-cli login

這 huggingface_hub 包提供了幾種對我們有用的方法和類。首先，有幾種方法可以管理存儲庫的創建、刪除等：

    from huggingface_hub import (
        # User management
        login,
        logout,
        whoami,

        # Repository creation and management
        create_repo,
        delete_repo,
        update_repo_visibility,

        # And some methods to retrieve/change information about the content
        list_models,
        list_datasets,
        list_metrics,
        list_repo_files,
        upload_file,
        delete_file,
    )

此外，它還提供了非常強大的 Repository 用於管理本地存儲庫的類。我們將在接下來的幾節中探討這些方法和該類，以瞭解如何利用它們。

這 create_repo 方法可用於在集線器上創建新存儲庫：

    from huggingface_hub import create_repo

    create_repo("dummy-model")

這將創建存儲庫 dummy-model 在您的命名空間中。如果願意，您可以使用 organization 爭論：

    from huggingface_hub import create_repo

    create_repo("dummy-model", organization="huggingface")

這將創建 dummy-model 存儲庫中的 huggingface 命名空間，假設您屬於該組織。 其他可能有用的參數是：

- private 以指定存儲庫是否應對其他人可見。
- token 如果您想用給定的令牌覆蓋存儲在緩存中的令牌。
- repo_type 如果你想創建一個或一個替代一個的而不是模型。接受的值和 datasetspace “dataset""space”。

創建存儲庫後，我們應該向其中添加文件！跳到下一部分以查看可以處理此問題的三種方法。

## 使用網絡界面

Web 界面提供了直接在 Hub 中管理存儲庫的工具。使用該界面，您可以輕鬆創建存儲庫、添加文件（甚至是大文件！）、探索模型、可視化差異等等。

要創建新的存儲庫，請訪問huggingface.co/new：

首先，指定存儲庫的所有者：這可以是您或您所屬的任何組織。如果您選擇一個組織，該模型將出現在該組織的頁面上，並且該組織的每個成員都可以為存儲庫做出貢獻。

接下來，輸入您的模型名稱。這也將是存儲庫的名稱。最後，您可以指定您的模型是公開的還是私有的。私人模特要求您擁有付費 Hugging Face 帳戶，並允許您將模特隱藏在公眾視野之外。

創建模型存儲庫後，您應該看到如下頁面：

這是您的模型將被託管的地方。要開始填充它，您可以直接從 Web 界面添加 README 文件。

README 文件在 Markdown 中 - 隨意使用它！本章的第三部分致力於構建模型卡。這些對於為您的模型帶來價值至關重要，因為它們是您告訴其他人它可以做什麼的地方。

如果您查看“文件和版本”選項卡，您會發現那裡還沒有很多文件——只有自述文件你剛剛創建和.git 屬性跟蹤大文件的文件。

接下來我們將看看如何添加一些新文件。

## 上傳模型文件

Hugging Face Hub 上的文件管理系統基於用於常規文件的 git 和 git-lfs（代表Git Large File Storage) 對於較大的文件。

在下一節中，我們將介紹將文件上傳到 Hub 的三種不同方式：通過 huggingface_hub 並通過 git 命令。

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The `upload_file` approach

使用 upload_file 不需要在您的系統上安裝 git 和 git-lfs。它使用 HTTP POST 請求將文件直接推送到 🤗 Hub。這種方法的一個限制是它不能處理大於 5GB 的文件。 如果您的文件大於 5GB，請按照下面詳述的另外兩種方法進行操作。API 可以按如下方式使用：

    from huggingface_hub import upload_file

    upload_file(
        "<path_to_file>/config.json",
        path_in_repo="config.json",
        repo_id="<namespace>/dummy-model",
    )

這將上傳文件 config.json 可在 path_to_file 到存儲庫的根目錄 config.json , 到 dummy-model 存儲庫。 其他可能有用的參數是：

- token，如果要通過給定的令牌覆蓋緩存中存儲的令牌。
- repo_type, 如果你想要上傳一個 `dataset` 或一個 `space` 而不是模型。 接受的值為 `"dataset"` 和 `"space"`.

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The `Repository` class

以類似 git 的方式管理本地存儲庫。它抽象了 git 可能遇到的大部分痛點，以提供我們需要的所有功能。

使用這個類需要安裝 git 和 git-lfs，所以確保你已經安裝了 git-lfs（參見here安裝說明）並在開始之前進行設置。

為了開始使用我們剛剛創建的存儲庫，我們可以通過克隆遠程存儲庫將其初始化到本地文件夾開始：

    from huggingface_hub import Repository

    repo = Repository("<path_to_dummy_folder>", clone_from="<namespace>/dummy-model")

這創建了文件夾 path_to_dummy_folder 在我們的工作目錄中。該文件夾僅包含 .gitattributes 文件，因為這是通過實例化存儲庫時創建的唯一文件 create_repo。

從現在開始，我們可以利用幾種傳統的 git 方法：

    repo.git_pull()
    repo.git_add()
    repo.git_commit()
    repo.git_push()
    repo.git_tag()

另外！我們建議您查看 Repository 可用文件here有關所有可用方法的概述。

目前，我們有一個模型和一個標記器，我們希望將其推送到集線器。我們已經成功克隆了存儲庫，因此我們可以將文件保存在該存儲庫中。

我們首先通過拉取最新更改來確保我們的本地克隆是最新的：

    repo.git_pull()

完成後，我們保存模型和標記器文件：

    model.save_pretrained("<path_to_dummy_folder>")
    tokenizer.save_pretrained("<path_to_dummy_folder>")

這 path_to_dummy_folder 現在包含所有模型和標記器文件。我們遵循通常的 git 工作流程，將文件添加到暫存區，提交它們並將它們推送到集線器：

    repo.git_add()
    repo.git_commit("Add model and tokenizer files")
    repo.git_push()

恭喜！您剛剛將第一個文件推送到hub上。

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The git-based approach

這是上傳文件的非常簡單的方法：我們將直接使用 git 和 git-lfs 來完成。大多數困難都被以前的方法抽象掉了，但是下面的方法有一些警告，所以我們將遵循一個更復雜的用例。

使用這個類需要安裝 git 和 git-lfs，所以請確保你有git-lfs安裝（請參閱此處瞭解安裝說明）並在開始之前進行設置。

首先從初始化 git-lfs 開始：

    git lfs install

    Updated git hooks.
    Git LFS initialized.

完成後，第一步是克隆您的模型存儲庫：

    git clone https://huggingface.co/<namespace>/<your-model-id>

我的用戶名是 lysandre 我使用了模型名稱 dummy ，所以對我來說，命令最終如下所示：

    git clone https://huggingface.co/lysandre/dummy

我現在有一個名為的文件夾假在我的工作目錄中。我能 cd 進入文件夾並查看內容：

    cd dummy && ls

    README.md

如果您剛剛使用 Hugging Face Hub 創建了您的存儲庫 create_repo 方法，這個文件夾應該只包含一個隱藏的 .gitattributes 文件。如果您按照上一節中的說明使用 Web 界面創建存儲庫，則該文件夾應包含一個自述文件文件旁邊的隱藏 .gitattributes 文件，如圖所示。

添加一個常規大小的文件，例如配置文件、詞彙文件，或者基本上任何幾兆字節以下的文件，就像在任何基於 git 的系統中所做的一樣。但是，更大的文件必須通過 git-lfs 註冊才能將它們推送到擁抱臉。

讓我們回到 Python 來生成我們想要提交到我們的虛擬存儲庫的模型和標記器：

    from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

    checkpoint = "camembert-base"

    model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(checkpoint)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

    # Do whatever with the model, train it, fine-tune it...

    model.save_pretrained("<path_to_dummy_folder>")
    tokenizer.save_pretrained("<path_to_dummy_folder>")

現在我們已經保存了一些模型和標記器工件，讓我們再看看假文件夾：

    ls

    config.json  pytorch_model.bin  README.md  sentencepiece.bpe.model  special_tokens_map.json tokenizer_config.json  tokenizer.json

If you look at the file sizes (for example, with `ls -lh`), you should see that the model state dict file (pytorch_model.bin) is the only outlier, at more than 400 MB.

✏️ 從 web 界面創建存儲庫時，*.gitattributes* 文件會自動設置為將具有某些擴展名的文件，例如 *.bin* 和 *.h5* 視為大文件，git-lfs 會對其進行跟蹤您無需進行必要的設置。

我們現在可以繼續進行，就像我們通常使用傳統 Git 存儲庫一樣。我們可以使用以下命令將所有文件添加到 Git 的暫存環境中 git add 命令：

    git add .

然後我們可以查看當前暫存的文件：

    git status

    On branch main
    Your branch is up to date with 'origin/main'.

    Changes to be committed:
      (use "git restore --staged <file>..." to unstage)
      modified:   .gitattributes
    	new file:   config.json
    	new file:   pytorch_model.bin
    	new file:   sentencepiece.bpe.model
    	new file:   special_tokens_map.json
    	new file:   tokenizer.json
    	new file:   tokenizer_config.json

同樣，我們可以確保 git-lfs 使用其跟蹤正確的文件 status 命令：

    git lfs status

    On branch main
    Objects to be pushed to origin/main:

    Objects to be committed:

    	config.json (Git: bc20ff2)
    	pytorch_model.bin (LFS: 35686c2)
    	sentencepiece.bpe.model (LFS: 988bc5a)
    	special_tokens_map.json (Git: cb23931)
    	tokenizer.json (Git: 851ff3e)
    	tokenizer_config.json (Git: f0f7783)

    Objects not staged for commit:

我們可以看到所有文件都有 Git 作為處理程序，除了其中有 LFS的pytorch_model.bin 和 sentencepiece.bpe.model。

Let’s proceed to the final steps, committing and pushing to 讓我們繼續最後的步驟，提交併推動擁抱臉遠程倉庫：

    git commit -m "First model version"

    [main b08aab1] First model version
     7 files changed, 29027 insertions(+)
      6 files changed, 36 insertions(+)
     create mode 100644 config.json
     create mode 100644 pytorch_model.bin
     create mode 100644 sentencepiece.bpe.model
     create mode 100644 special_tokens_map.json
     create mode 100644 tokenizer.json
     create mode 100644 tokenizer_config.json

推送可能需要一些時間，具體取決於您的互聯網連接速度和文件大小：

    git push

    Uploading LFS objects: 100% (1/1), 433 MB | 1.3 MB/s, done.
    Enumerating objects: 11, done.
    Counting objects: 100% (11/11), done.
    Delta compression using up to 12 threads
    Compressing objects: 100% (9/9), done.
    Writing objects: 100% (9/9), 288.27 KiB | 6.27 MiB/s, done.
    Total 9 (delta 1), reused 0 (delta 0), pack-reused 0
    To https://huggingface.co/lysandre/dummy
       891b41d..b08aab1  main -> main

If we take a look at the model repository when this is finished, we can see all the recently added files:

UI 允許您瀏覽模型文件和提交，並查看每個提交引入的差異：