Điều hướng mô hình trên Hugging Face

Mô hình đa phương thức với Hugging Face

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Gặp gỡ giảng viên...

 

Sean Benson
  • Cựu nhà vật lý hạt tại Máy Va chạm Hadron Lớn (LHC) ở CERN, Thụy Sĩ
  • Hiện là nhà nghiên cứu AI ứng dụng tại Trung tâm Y khoa Đại học Amsterdam

Ảnh của Sean Benson.

Mô hình đa phương thức với Hugging Face

Các phương thức đề cập

Ví dụ về ứng dụng văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.

1 Nguồn ảnh: Tạo bởi OpenAI
Mô hình đa phương thức với Hugging Face

Hugging Face

Ảnh chụp trang mô hình trên Hugging Face hiển thị thông tin thẻ mô hình

  • 1M+ mô hình
  • 250k+ tập dữ liệu
Mô hình đa phương thức với Hugging Face

Hub API

  • Truy cập mô hình và tập dữ liệu bằng lập trình
pip install huggingface_hub[cli]

Đăng nhập để truy cập các mô hình trong tài khoản của bạn:

>>> huggingface-cli login
  • Mọi thư viện, mô hình và tập dữ liệu sẽ được cài sẵn
Mô hình đa phương thức với Hugging Face

Tìm kiếm mô hình

  • Hugging Face API: truy cập lập trình vào mô hình và tập dữ liệu
from huggingface_hub import HfApi
api = HfApi()

models = api.list_models()
  • task: "image-classification", "text-to-image", v.v.
  • sort: ví dụ "likes" hoặc "downloads"
  • limit: Số mục tối đa
  • tags: Thông tin bổ sung gắn với mô hình
Mô hình đa phương thức với Hugging Face

Tìm kiếm mô hình

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', ...
Mô hình đa phương thức với Hugging Face

Dùng mô hình từ 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)
Mô hình đa phương thức với Hugging Face

Các tác vụ hiện có

  • Có tài liệu tại trang web

  • Cũng có qua 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
Mô hình đa phương thức với Hugging Face

Ayo berlatih!

Mô hình đa phương thức với Hugging Face

Preparing Video For Download...