Navigarea modelelor Hugging Face

Modele Multi-Modale cu Hugging Face

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Cunoașteți instructorul...

 

Sean Benson
  • Fost fizician de particule la Large Hadron Collider (LHC) din CERN, Elveția
  • Actualmente cercetător în IA aplicată la Amsterdam University Medical Center

Fotografia lui Sean Benson.

Modele Multi-Modale cu Hugging Face

Modalități acoperite

Exemple de aplicații text, imagine, audio și video.

1 Image Credits: OpenAI generated
Modele Multi-Modale cu Hugging Face

Hugging Face

Captură de ecran a unei pagini de model Hugging Face cu informații despre model

  • Peste 1M modele
  • Peste 250k seturi de date
Modele Multi-Modale cu Hugging Face

API-ul Hub

  • Acces programatic la modele și seturi de date
pip install huggingface_hub[cli]

Autentificați-vă pentru a accesa modelele din cont:

>>> huggingface-cli login
  • Toate bibliotecile, modelele și seturile de date vor fi preinstalate
Modele Multi-Modale cu Hugging Face

Căutarea modelelor

  • API Hugging Face: acces programatic la modele și seturi de date
from huggingface_hub import HfApi
api = HfApi()

models = api.list_models()
  • task: "image-classification", "text-to-image", etc.
  • sort: de ex., "likes" sau "downloads"
  • limit: Număr maxim de intrări
  • tags: Informații suplimentare asociate modelului
Modele Multi-Modale cu Hugging Face

Căutarea modelelor

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', ...
Modele Multi-Modale cu Hugging Face

Utilizarea modelelor din 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)
Modele Multi-Modale cu Hugging Face

Sarcini disponibile

  • Documentate pe o pagină web

  • Disponibile și prin 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
Modele Multi-Modale cu Hugging Face

Să exersăm!

Modele Multi-Modale cu Hugging Face

Preparing Video For Download...