Navigare i modelli su Hugging Face

Modelli multi-modali con Hugging Face

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

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Sean Benson

Ex fisico delle particelle al Large Hadron Collider (LHC) del CERN, Svizzera
Ora ricercatore AI applicata all'Amsterdam University Medical Center

Foto di Sean Benson.

Modalità trattate

Esempi di applicazioni di testo, immagine, audio e video.

¹ Crediti immagine: generata da OpenAI

Hugging Face

Screenshot di una pagina modello Hugging Face con info della model card

1M+ modelli
250k+ dataset

Hub API

Accedi a modelli e dataset via codice

pip install huggingface_hub[cli]

Accedi per usare i modelli del tuo account:

>>> huggingface-cli login

Librerie, modelli e dataset saranno preinstallati

Cercare modelli

Hugging Face API: accesso programmato a modelli e dataset

from huggingface_hub import HfApi
api = HfApi()

models = api.list_models()

task: "image-classification", "text-to-image", ecc.
sort: es. "likes" o "downloads"
limit: voci massime
tags: info aggiuntive del modello

Cercare modelli

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', ...

Usare modelli dall'API

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)

Task disponibili

Documentate con una pagina web
Disponibili anche via JSON: 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

Passons à la pratique !

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