Pytorch
TensorFlow

# Итоговый тест по главе

Проверим, что вы усвоили в результате изучения данной главы!

###
1. Чем ограничиваются модели с Hub?

Моделями из библиотеки 🤗 Transformers. Все модели имеют похожий с 🤗 Transformers интерфейс. Никаких ограничений Моделями так или иначе связанным с обработкой естесственного языка.

###
2. Как можно управлять моделями на Hub?

Через аккаунт GCP. Peer-to-peer взаимодействием. Через git и git-lfs.

###
3. Что вы можете сделать, используя веб-интерфейс Hugging Face Hub?

Сделать fork существующего репозитория. Сделать новый репозиторий для модели. Управлять файлами и редактировать их. Загружать файлы Отслеживать изменения между версиями.

###
4. Что такое карточка модели?

Примерное описание модели, поэтому оно менее важно, чем файлы модели и токенизатора. Способ обеспечить воспроизводимость, возможность повторного использования и честность. Файл Python, который можно запустить для получения информации о модели.

###
5. Какие из этих объектов библиотеки 🤗 Transformers могут быть напрямую выложены на Hub с помощью функции `push_to_hub()`?

Токенизатор Конфигурация модели Модель Экземпляр Trainer

###
6. Какой первый шаг при использовани `push_to_hub()` метода или инструментов командной строки?

Залогиниться на сайте Hub. Запустить'huggingface-cli login' в терминале. Запустить 'notebook_login()' в ноутбуке.

###
7.Если вы используете модель и токенизатор – как вы можете загрузить их на Hub?

Вызвав метод `push_to_hub` у модели и токенизатора. С использованием среды Python обернуть их в `huggingface_hub` утилиту. Сохранив их на диск и вызвав `transformers-cli upload-model`

###
8. Какие операции git вы можете проводить с экземпляром класса `Repository`?

Commit Pull Push Merge