Pytorch
TensorFlow

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Quiz am Ende des Kapitels

Lass uns testen, was du im vorheringen Kapitel gelernt hast!

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1. Auf welche Modelle sind die Hub-Modelle beschränkt?

Modelle aus der 🤗 Transformers Bibliothek. Alle Modelle mit einer ähnlichen Schnittstelle (Interface) wie 🤗 Transformers. Es gibt keine Modelle, die in irgendeiner Weise mit NLP zu tun haben

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2. Wie kannst du die Modelle auf dem Hub verwalten?

Durch einen GCP-Account. Durch Peer-to-Peer-Verteilung. Durch git und git-lfs.

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3. Was kannst du mit der Hugging Face Hub-Weboberfläche tun?

Ein vorhandenes Repository forken. Ein neues Modell-Repository erstellen. Dateien editieren und verwalten. Dateien hochladen. Unterschiede zwischen Versionen sehen.

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4. Was ist eine Modellkarte?

Eine grobe Beschreibung des Modells, daher weniger wichtig als die Modell- und Tokenizer-Dateien. Eine Möglichkeit, Reproduzierbarkeit, Wiederverwendbarkeit und Fairness sicherzustellen. Eine Python-Datei, die ausgeführt werden kann, um Informationen zum Modell zu holen

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5. Welche dieser Objekte der 🤗 Transformers-Bibliothek können mit push_to_hub() direkt auf dem Hub geteilt werden?

Ein Tokenizer Eine Modell-Konfiguration Ein Model Ein Trainer

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6. Was ist der erste Schritt bei Verwendung der Methode push_to_hub() oder der CLI-Tools?

Login auf der Website. 'huggingface-cli login' im Terminal auszuführen. 'notebook_login()' im Notebook auszuführen.

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7. Du verwendest ein Modell und einen Tokenizer – wie kannst du diese auf den Hub hochladen?

Mittels der push_to_hub Methode direkt auf dem Model und dem Tokenizer. Innerhalb der Python-Runtime, indem man sie in ein `huggingface_hub`-Dienstprogramm einschließt. Indem du sie auf der Festplatte speicherst und `transformers-cli upload-model` aufrufst

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8. Welche Git-Operationen kann man mit der Klasse „Repository“ ausführen?

Ein Commit. Ein Pull Ein Push Ein Merge
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