Pytorch
TensorFlow

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章末小测试

让我们测试一下你在本章所学的知识！

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1.Hub上的模型有什么限制？

模型来自🤗 Transformers 库。 所有型号都有类似于🤗 Transformers 的接口。 没有限制。 在某种程度上与 NLP 相关的模型。

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2.如何管理Hub上的模型？

通过 GCP 帐户。 通过点对点分布。 通过 git 和 git-lfs。

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3.你能使用Hugging Face Hub网页接口做什么？

分叉现有的存储库。 创建一个新的模型库。 管理和编辑文件。 上传文件。 看看不同版本的差异。

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4.模型卡是什么?

模型的粗略描述，因此不如模型和标记器文件重要。 一种确保再现性、可重用性和公平性的方法。 一个 Python 文件，可以运行它来检索有关模型的信息。

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5.哪些🤗 Transformers 库的对象可以直接在 Hub 上通过 push_to_Hub() 共享？

一个标记器 模型配置 一个模型 Trainer

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6.当使用 push_to_hub() 方法或 CLI 工具时，第一步是什么？

登录网站。 在终端中运行'huggingface-cli login'。 在笔记本中运行'notebook_login()'。

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7.您正在使用一个模型和一个标记器————如何将它们上传到 Hub？

通过直接在模型和标记器上调用 push_to_hub 方法。 在 Python 运行时中，将它们包装在`huggingface_hub`实用程序中。 将它们保存到磁盘并调用 `transformers-cli upload-model`

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8.您可以使用 Repository 类执行哪些 git 操作？

提交。 拉取 推送 合并
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