Hugging Face मॉडल नेविगेशन

Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

अपने इंस्ट्रक्टर से मिलिए...

 

सीन बेंसन
  • स्विट्ज़रलैंड के CERN में Large Hadron Collider (LHC) के पूर्व particle physicist
  • अब Amsterdam University Medical Center में एप्लाइड AI researcher

सीन बेंसन की फोटो.

Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

कवर की गई मॉडैलिटीज़

टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, और वीडियो ऐप्लिकेशंस के उदाहरण.

1 इमेज क्रेडिट्स: OpenAI द्वारा जनरेटेड
Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

Hugging Face

Hugging Face मॉडल वेबपेज का स्क्रीनशॉट जिसमें मॉडल कार्ड जानकारी दिखती है

  • 1M+ मॉडल्स
  • 250k+ डेटासेट्स
Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

The Hub API

  • मॉडल्स और डेटासेट्स को प्रोग्रामmatically एक्सेस करें
pip install huggingface_hub[cli]

अपने अकाउंट के मॉडल्स तक पहुँचने के लिए लॉग इन करें:

>>> huggingface-cli login
  • सारी लाइब्रेरीज़, मॉडल्स, और डेटासेट्स पहले से इंस्टॉल होंगे
Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

मॉडल्स खोजना

  • Hugging Face API: मॉडल्स और डेटासेट्स के लिए प्रोग्रामmatic एक्सेस
from huggingface_hub import HfApi
api = HfApi()

models = api.list_models()
  • task: "image-classification", "text-to-image" आदि
  • sort: जैसे "likes" या "downloads"
  • limit: अधिकतम एंट्रीज़
  • tags: मॉडल की अतिरिक्त संबद्ध जानकारी
Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

मॉडल्स खोजना

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 के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

API से मॉडल्स उपयोग करना

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 के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

उपलब्ध टास्क्स

  • webpage पर डॉक्यूमेंटेड

  • JSON से भी उपलब्ध: 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 के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

अभ्यास करते हैं!

Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

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