Pytorch
TensorFlow

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Questionário de fim de capítulo

Vamos testar o que você aprendeu neste capítulo!

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1. A que se limitam os modelos no Hub?

Modelos da biblioteca de 🤗 transformers. Todos os modelos com uma interface semelhante a🤗 Transformers. Não tem limitações. Modelos que estão de alguma forma relacionados à PNL.

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2. Como você pode gerenciar modelos no Hub?

Através de uma conta GCP. Através de uma distribuição peer-to-peer. Através do git e git-lfs.

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3. O que você pode fazer usando a interface web do Hugging Face Hub?

Fazer um fork de um repositório existente. Criar um repositório de um novo modelo. Gerenciar e editar aquivos. Upload de arquivos. Ver as diferenças entre as versões.

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4. O que é um model card (cartão de modelo)?

Uma descrição aproximada do modelo, portanto menos importante do que o modelo e os arquivos do tokenizer. Uma maneira de garantir reprodutibilidade, reusabilidade e equidade. Um arquivo Python que pode ser executado para recuperar informações sobre o modelo.

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5. Quais destes objetos da biblioteca 🤗 Transformers podem ser compartilhados diretamente no Hub com `push_to_hub()`?

Um tokenizer Uma configuração de modelo Um modelo Um Trainer

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6. Qual é o primeiro passo ao utilizar o método `push_to_hub()` ou as ferramentas CLI?

Entrar no website. Rodar 'huggingface-cli login' no terminal. Rodar 'notebook_login()' em um notebook.

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7. Você está usando um modelo e um tokenizer - como você pode envia eles para o Hub?

Chamando diretamente o método push_to_hub no modelo e no tokenizer. Dentro do tempo de execução Python, envolvendo-os em um `huggingface_hub` utilidade. Salvando eles em disco e chamando `transformers-cli upload-model`

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8. Que operações de git você pode fazer com a classe `Repository`?

Um commit. Um pull Um push Um merge