Hugging Face model gezintisi

Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Eğitmeninizle tanışın...

 

Sean Benson
  • İsviçre'de CERN'deki Büyük Hadron Çarpıştırıcısı'nda (LHC) eski parçacık fizikçisi
  • Şimdi Amsterdam University Medical Center'da uygulamalı YZ araştırmacısı

Sean Benson'ın fotoğrafı.

Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

Kapsanan modaliteler

Metin, görsel, ses ve video uygulamalarına örnekler.

1 Görsel Kredisi: OpenAI tarafından üretildi
Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

Hugging Face

Bir Hugging Face model sayfasının ekran görüntüsü; model kartı bilgilerini gösteriyor

  • 1M+ model
  • 250k+ veri kümesi
Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

Hub API'si

  • Modellere ve veri kümelerine programatik erişim
pip install huggingface_hub[cli]

Hesabınızdaki modellere erişmek için oturum açın:

>>> huggingface-cli login
  • Tüm kütüphaneler, modeller ve veri kümeleri önceden yüklenecek
Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

Modelleri arama

  • Hugging Face API: modellere ve veri kümelerine programatik erişim
from huggingface_hub import HfApi
api = HfApi()

models = api.list_models()
  • task: "image-classification", "text-to-image" vb.
  • sort: örn. "likes" veya "downloads"
  • limit: Azami kayıt sayısı
  • tags: Modelle ilişkili ek bilgiler
Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

Modelleri arama

models = api.list_models(

task="text-to-image",
author="CompVis",
tags="diffusers:StableDiffusionPipeline",
sort="downloads"
)
top_model = list(models)[0]
print(top_model)
ModelInfo(id='CompVis/stable-diffusion-v1-4', private=False, downloads=1097285, 
          likes=6718, library_name='diffusers', ...
Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

API'den modelleri kullanma

top_model_id = top_model.id
print(top_model_id)
CompVis/stable-diffusion-v1-4
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(top_model_id)
Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

Mevcut görevler

  • Bir web sayfasında belgelenmiştir

  • JSON ile de erişilebilir: https://huggingface.co/api/tasks

import json
from urllib.request import urlopen
url = "https://huggingface.co/api/tasks"

with urlopen(url) as url:
    tasks = json.load(url)
print(tasks.keys())
dict_keys(['any-to-any',
'audio-classification',
'audio-to-audio', ...'])
1 https://huggingface.co/tasks 2 https://huggingface.co/api/tasks
Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

Hadi pratik yapalım!

Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

Preparing Video For Download...