Pytorch
TensorFlow

#
章末小測試

讓我們測試一下你在本章所學的知識！

###
1. Hub 上的模型有什麼限制？

模型來自🤗 Transformers 庫。 所有型號都有類似於🤗 Transformers 的接口。 沒有限制。 在某種程度上與 NLP 相關的模型。

###
2.如何管理Hub上的模型？

通過 GCP 帳戶。 通過點對點分佈。 通過 git 和 git-lfs。

###
3.你能使用Hugging Face Hub網頁接口做什麼？

分叉現有的存儲庫。 創建一個新的模型庫。 管理和編輯文件。 上傳文件。 看看不同版本的差異。

###
4.模型卡是什麼?

模型的粗略描述，因此不如模型和標記器文件重要。 一種確保再現性、可重用性和公平性的方法。 一個 Python 文件，可以運行它來檢索有關模型的信息。

###
5.哪些🤗 Transformers 庫的對象可以直接在 Hub 上通過push to Hub ()共享？

一個標記器 模型配置 一個模型 Trainer

###
6.當使用push to hub ()方法或 CLI 工具時，第一步是什麼？

登錄網站。 在終端中運行'huggingface-cli login'。 在筆記本中運行'notebook _ login ()'。

###
7.您正在使用一個模型和一個標記器————如何將它們上傳到 Hub？

通過直接在模型和標記器上調用 push _ to _ hub 方法。 在 Python 運行時中，將它們包裝在huggingface _ hub實用程序中。 將它們保存到磁盤並調用 < code > transformers-cli upload-model

###
8.您可以使用’Repository’類執行哪些 git 操作？

提交。 拉一下 推一下 合併
Update on GitHub