import{s as nl,f as ol,o as sl,n as He}from"../chunks/scheduler.36a0863c.js";import{S as rl,i as ul,g as d,s as o,r as h,A as pl,h as f,f as l,c as s,j as zt,u as b,x as $,k as I,y as ml,a as i,v,d as w,t as M,w as T}from"../chunks/index.9c13489a.js";import{T as cl}from"../chunks/Tip.3b06990e.js";import{Y as dl}from"../chunks/Youtube.347c76e5.js";import{C as L}from"../chunks/CodeBlock.05d8ec32.js";import{F as al,M as xe}from"../chunks/Markdown.88297c0b.js";import{H as F,E as fl}from"../chunks/EditOnGithub.e88f2b7b.js";function gl(j){let a,p='Per condividere un modello con la community, hai bisogno di un account su <a href="https://huggingface.co/join" rel="nofollow">huggingface.co</a>. Puoi anche unirti ad un’organizzazione esistente o crearne una nuova.';return{c(){a=d("p"),a.innerHTML=p},l(n){a=f(n,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(a)!=="svelte-1pho539"&&(a.innerHTML=p)},m(n,r){i(n,a,r)},p:He,d(n){n&&l(a)}}}function $l(j){let a,p="Specifica <code>from_tf=True</code> per convertire un checkpoint da TensorFlow a PyTorch:",n,r,c;return r=new L({props:{code:"cHRfbW9kZWwlMjAlM0QlMjBEaXN0aWxCZXJ0Rm9yU2VxdWVuY2VDbGFzc2lmaWNhdGlvbi5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIycGF0aCUyRnZlcnNvJTJGaWwtbm9tZS1tYWduaWZpY28tY2hlLWhhaS1zY2VsdG8lMjIlMkMlMjBmcm9tX3RmJTNEVHJ1ZSUwQSklMEFwdF9tb2RlbC5zYXZlX3ByZXRyYWluZWQoJTIycGF0aCUyRnZlcnNvJTJGaWwtbm9tZS1tYWduaWZpY28tY2hlLWhhaS1zY2VsdG8lMjIp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(
<span class="hljs-meta">... </span>    <span class="hljs-string">&quot;path/verso/il-nome-magnifico-che-hai-scelto&quot;</span>, from_tf=<span class="hljs-literal">True</span>
<span class="hljs-meta">... </span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_model.save_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;path/verso/il-nome-magnifico-che-hai-scelto&quot;</span>)`,wrap:!1}}),{c(){a=d("p"),a.innerHTML=p,n=o(),h(r.$$.fragment)},l(u){a=f(u,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(a)!=="svelte-1tus5wd"&&(a.innerHTML=p),n=s(u),b(r.$$.fragment,u)},m(u,y){i(u,a,y),i(u,n,y),v(r,u,y),c=!0},p:He,i(u){c||(w(r.$$.fragment,u),c=!0)},o(u){M(r.$$.fragment,u),c=!1},d(u){u&&(l(a),l(n)),T(r,u)}}}function hl(j){let a,p;return a=new xe({props:{$$slots:{default:[$l]},$$scope:{ctx:j}}}),{c(){h(a.$$.fragment)},l(n){b(a.$$.fragment,n)},m(n,r){v(a,n,r),p=!0},p(n,r){const c={};r&2&&(c.$$scope={dirty:r,ctx:n}),a.$set(c)},i(n){p||(w(a.$$.fragment,n),p=!0)},o(n){M(a.$$.fragment,n),p=!1},d(n){T(a,n)}}}function bl(j){let a,p="Specifica <code>from_pt=True</code> per convertire un checkpoint da PyTorch a TensorFlow:",n,r,c,u,y="Poi puoi salvare il tuo nuovo modello in TensorFlow con il suo nuovo checkpoint:",H,J,k;return r=new L({props:{code:"dGZfbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkRpc3RpbEJlcnRGb3JTZXF1ZW5jZUNsYXNzaWZpY2F0aW9uLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjJwYXRoJTJGdmVyc28lMkZpbC1ub21lLW1hZ25pZmljby1jaGUtaGFpLXNjZWx0byUyMiUyQyUyMGZyb21fcHQlM0RUcnVlJTBBKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model = TFDistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(
<span class="hljs-meta">... </span>    <span class="hljs-string">&quot;path/verso/il-nome-magnifico-che-hai-scelto&quot;</span>, from_pt=<span class="hljs-literal">True</span>
<span class="hljs-meta">... </span>)`,wrap:!1}}),J=new L({props:{code:"dGZfbW9kZWwuc2F2ZV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMnBhdGglMkZ2ZXJzbyUyRmlsLW5vbWUtbWFnbmlmaWNvLWNoZS1oYWktc2NlbHRvJTIyKQ==",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model.save_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;path/verso/il-nome-magnifico-che-hai-scelto&quot;</span>)',wrap:!1}}),{c(){a=d("p"),a.innerHTML=p,n=o(),h(r.$$.fragment),c=o(),u=d("p"),u.textContent=y,H=o(),h(J.$$.fragment)},l(g){a=f(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(a)!=="svelte-1v7d0kb"&&(a.innerHTML=p),n=s(g),b(r.$$.fragment,g),c=s(g),u=f(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(u)!=="svelte-1qx7qo6"&&(u.textContent=y),H=s(g),b(J.$$.fragment,g)},m(g,W){i(g,a,W),i(g,n,W),v(r,g,W),i(g,c,W),i(g,u,W),i(g,H,W),v(J,g,W),k=!0},p:He,i(g){k||(w(r.$$.fragment,g),w(J.$$.fragment,g),k=!0)},o(g){M(r.$$.fragment,g),M(J.$$.fragment,g),k=!1},d(g){g&&(l(a),l(n),l(c),l(u),l(H)),T(r,g),T(J,g)}}}function vl(j){let a,p;return a=new xe({props:{$$slots:{default:[bl]},$$scope:{ctx:j}}}),{c(){h(a.$$.fragment)},l(n){b(a.$$.fragment,n)},m(n,r){v(a,n,r),p=!0},p(n,r){const c={};r&2&&(c.$$scope={dirty:r,ctx:n}),a.$set(c)},i(n){p||(w(a.$$.fragment,n),p=!0)},o(n){M(a.$$.fragment,n),p=!1},d(n){T(a,n)}}}function wl(j){let a,p="Se un modello è disponibile in Flax, puoi anche convertire un checkpoint da PyTorch a Flax:",n,r,c;return r=new L({props:{code:"ZmxheF9tb2RlbCUyMCUzRCUyMEZsYXhEaXN0aWxCZXJ0Rm9yU2VxdWVuY2VDbGFzc2lmaWNhdGlvbi5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIycGF0aCUyRnZlcnNvJTJGaWwtbm9tZS1tYWduaWZpY28tY2hlLWhhaS1zY2VsdG8lMjIlMkMlMjBmcm9tX3B0JTNEVHJ1ZSUwQSk=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>flax_model = FlaxDistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(
<span class="hljs-meta">... </span>    <span class="hljs-string">&quot;path/verso/il-nome-magnifico-che-hai-scelto&quot;</span>, from_pt=<span class="hljs-literal">True</span>
<span class="hljs-meta">... </span>)`,wrap:!1}}),{c(){a=d("p"),a.textContent=p,n=o(),h(r.$$.fragment)},l(u){a=f(u,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(a)!=="svelte-1scd5nn"&&(a.textContent=p),n=s(u),b(r.$$.fragment,u)},m(u,y){i(u,a,y),i(u,n,y),v(r,u,y),c=!0},p:He,i(u){c||(w(r.$$.fragment,u),c=!0)},o(u){M(r.$$.fragment,u),c=!1},d(u){u&&(l(a),l(n)),T(r,u)}}}function Ml(j){let a,p;return a=new xe({props:{$$slots:{default:[wl]},$$scope:{ctx:j}}}),{c(){h(a.$$.fragment)},l(n){b(a.$$.fragment,n)},m(n,r){v(a,n,r),p=!0},p(n,r){const c={};r&2&&(c.$$scope={dirty:r,ctx:n}),a.$set(c)},i(n){p||(w(a.$$.fragment,n),p=!0)},o(n){M(a.$$.fragment,n),p=!1},d(n){T(a,n)}}}function Tl(j){let a,p,n,r='Condividere un modello nell’Hub è tanto semplice quanto aggiungere un parametro extra o un callback. Ricorda dal <a href="training">tutorial sul fine-tuning</a>, la classe <code>TrainingArguments</code> è dove specifichi gli iperparametri e le opzioni addizionali per l’allenamento. Una di queste opzioni di training include l’abilità di condividere direttamente un modello nell’Hub. Imposta <code>push_to_hub=True</code> in <code>TrainingArguments</code>:',c,u,y,H,J="Passa gli argomenti per il training come di consueto al <code>Trainer</code>:",k,g,W,x,_="Dopo aver effettuato il fine-tuning del tuo modello, chiama <code>push_to_hub()</code> sul <code>Trainer</code> per condividere il modello allenato nell’Hub. 🤗 Transformers aggiungerà in modo automatico persino gli iperparametri, i risultati del training e le versioni del framework alla scheda del tuo modello (model card, in inglese)!",Z,C,P;return a=new dl({props:{id:"Z1-XMy-GNLQ"}}),u=new L({props:{code:"dHJhaW5pbmdfYXJncyUyMCUzRCUyMFRyYWluaW5nQXJndW1lbnRzKG91dHB1dF9kaXIlM0QlMjJpbC1taW8tYmVsbGlzc2ltby1tb2RlbGxvJTIyJTJDJTIwcHVzaF90b19odWIlM0RUcnVlKQ==",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>training_args = TrainingArguments(output_dir=<span class="hljs-string">&quot;il-mio-bellissimo-modello&quot;</span>, push_to_hub=<span class="hljs-literal">True</span>)',wrap:!1}}),g=new L({props:{code:"dHJhaW5lciUyMCUzRCUyMFRyYWluZXIoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwbW9kZWwlM0Rtb2RlbCUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMGFyZ3MlM0R0cmFpbmluZ19hcmdzJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwdHJhaW5fZGF0YXNldCUzRHNtYWxsX3RyYWluX2RhdGFzZXQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBldmFsX2RhdGFzZXQlM0RzbWFsbF9ldmFsX2RhdGFzZXQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBjb21wdXRlX21ldHJpY3MlM0Rjb21wdXRlX21ldHJpY3MlMkMlMEEp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>trainer = Trainer(
<span class="hljs-meta">... </span>    model=model,
<span class="hljs-meta">... </span>    args=training_args,
<span class="hljs-meta">... </span>    train_dataset=small_train_dataset,
<span class="hljs-meta">... </span>    eval_dataset=small_eval_dataset,
<span class="hljs-meta">... </span>    compute_metrics=compute_metrics,
<span class="hljs-meta">... </span>)`,wrap:!1}}),C=new L({props:{code:"dHJhaW5lci5wdXNoX3RvX2h1Yigp",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>trainer.push_to_hub()',wrap:!1}}),{c(){h(a.$$.fragment),p=o(),n=d("p"),n.innerHTML=r,c=o(),h(u.$$.fragment),y=o(),H=d("p"),H.innerHTML=J,k=o(),h(g.$$.fragment),W=o(),x=d("p"),x.innerHTML=_,Z=o(),h(C.$$.fragment)},l(m){b(a.$$.fragment,m),p=s(m),n=f(m,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(n)!=="svelte-54ntez"&&(n.innerHTML=r),c=s(m),b(u.$$.fragment,m),y=s(m),H=f(m,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(H)!=="svelte-1bkwfba"&&(H.innerHTML=J),k=s(m),b(g.$$.fragment,m),W=s(m),x=f(m,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(x)!=="svelte-7ldac1"&&(x.innerHTML=_),Z=s(m),b(C.$$.fragment,m)},m(m,z){v(a,m,z),i(m,p,z),i(m,n,z),i(m,c,z),v(u,m,z),i(m,y,z),i(m,H,z),i(m,k,z),v(g,m,z),i(m,W,z),i(m,x,z),i(m,Z,z),v(C,m,z),P=!0},p:He,i(m){P||(w(a.$$.fragment,m),w(u.$$.fragment,m),w(g.$$.fragment,m),w(C.$$.fragment,m),P=!0)},o(m){M(a.$$.fragment,m),M(u.$$.fragment,m),M(g.$$.fragment,m),M(C.$$.fragment,m),P=!1},d(m){m&&(l(p),l(n),l(c),l(y),l(H),l(k),l(W),l(x),l(Z)),T(a,m),T(u,m),T(g,m),T(C,m)}}}function _l(j){let a,p;return a=new xe({props:{$$slots:{default:[Tl]},$$scope:{ctx:j}}}),{c(){h(a.$$.fragment)},l(n){b(a.$$.fragment,n)},m(n,r){v(a,n,r),p=!0},p(n,r){const c={};r&2&&(c.$$scope={dirty:r,ctx:n}),a.$set(c)},i(n){p||(w(a.$$.fragment,n),p=!0)},o(n){M(a.$$.fragment,n),p=!1},d(n){T(a,n)}}}function yl(j){let a,p="Condividi un modello nell’Hub con <code>PushToHubCallback</code>. Nella funzione <code>PushToHubCallback</code>, aggiungi:",n,r,c="<li>Una directory di output per il tuo modello.</li> <li>Un tokenizer.</li> <li>L’<code>hub_model_id</code>, che è il tuo username sull’Hub e il nome del modello.</li>",u,y,H,J,k='Aggiungi il callback a <a href="https://keras.io/api/models/model_training_apis/" rel="nofollow"><code>fit</code></a>, e 🤗 Transformers caricherà il modello allenato nell’Hub:',g,W,x;return y=new L({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFB1c2hUb0h1YkNhbGxiYWNrJTBBJTBBcHVzaF90b19odWJfY2FsbGJhY2slMjAlM0QlMjBQdXNoVG9IdWJDYWxsYmFjayglMEElMjAlMjAlMjAlMjBvdXRwdXRfZGlyJTNEJTIyLiUyRmlsX3BhdGhfZG92ZV9zYWx2YXJlX2lsX3R1b19tb2RlbGxvJTIyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwdG9rZW5pemVyJTNEdG9rZW5pemVyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwaHViX21vZGVsX2lkJTNEJTIyaWwtdHVvLXVzZXJuYW1lJTJGaWwtbWlvLWJlbGxpc3NpbW8tbW9kZWxsbyUyMiUyQyUwQSk=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> PushToHubCallback

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>push_to_hub_callback = PushToHubCallback(
<span class="hljs-meta">... </span>    output_dir=<span class="hljs-string">&quot;./il_path_dove_salvare_il_tuo_modello&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    tokenizer=tokenizer,
<span class="hljs-meta">... </span>    hub_model_id=<span class="hljs-string">&quot;il-tuo-username/il-mio-bellissimo-modello&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>)`,wrap:!1}}),W=new L({props:{code:"bW9kZWwuZml0KHRmX3RyYWluX2RhdGFzZXQlMkMlMjB2YWxpZGF0aW9uX2RhdGElM0R0Zl92YWxpZGF0aW9uX2RhdGFzZXQlMkMlMjBlcG9jaHMlM0QzJTJDJTIwY2FsbGJhY2tzJTNEcHVzaF90b19odWJfY2FsbGJhY2sp",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model.fit(tf_train_dataset, validation_data=tf_validation_dataset, epochs=<span class="hljs-number">3</span>, callbacks=push_to_hub_callback)',wrap:!1}}),{c(){a=d("p"),a.innerHTML=p,n=o(),r=d("ul"),r.innerHTML=c,u=o(),h(y.$$.fragment),H=o(),J=d("p"),J.innerHTML=k,g=o(),h(W.$$.fragment)},l(_){a=f(_,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(a)!=="svelte-aa26jg"&&(a.innerHTML=p),n=s(_),r=f(_,"UL",{"data-svelte-h":!0}),$(r)!=="svelte-xulqs"&&(r.innerHTML=c),u=s(_),b(y.$$.fragment,_),H=s(_),J=f(_,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(J)!=="svelte-1ed1t6j"&&(J.innerHTML=k),g=s(_),b(W.$$.fragment,_)},m(_,Z){i(_,a,Z),i(_,n,Z),i(_,r,Z),i(_,u,Z),v(y,_,Z),i(_,H,Z),i(_,J,Z),i(_,g,Z),v(W,_,Z),x=!0},p:He,i(_){x||(w(y.$$.fragment,_),w(W.$$.fragment,_),x=!0)},o(_){M(y.$$.fragment,_),M(W.$$.fragment,_),x=!1},d(_){_&&(l(a),l(n),l(r),l(u),l(H),l(J),l(g)),T(y,_),T(W,_)}}}function Wl(j){let a,p;return a=new xe({props:{$$slots:{default:[yl]},$$scope:{ctx:j}}}),{c(){h(a.$$.fragment)},l(n){b(a.$$.fragment,n)},m(n,r){v(a,n,r),p=!0},p(n,r){const c={};r&2&&(c.$$scope={dirty:r,ctx:n}),a.$set(c)},i(n){p||(w(a.$$.fragment,n),p=!0)},o(n){M(a.$$.fragment,n),p=!1},d(n){T(a,n)}}}function Jl(j){let a,p,n,r,c,u,y,H="Gli ultimi due tutorial ti hanno mostrato come puoi fare fine-tuning di un modello con PyTorch, Keras e 🤗 Accelerate per configurazioni distribuite. Il prossimo passo è quello di condividere il tuo modello con la community! In Hugging Face, crediamo nella condivisione della conoscenza e delle risorse in modo da democratizzare l’intelligenza artificiale per chiunque. Ti incoraggiamo a considerare di condividere il tuo modello con la community per aiutare altre persone a risparmiare tempo e risorse.",J,k,g='In questo tutorial, imparerai due metodi per la condivisione di un modello trained o fine-tuned nel <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Model Hub</a>:',W,x,_="<li>Condividi in modo programmatico i tuoi file nell’Hub.</li> <li>Trascina i tuoi file nell’Hub mediante interfaccia grafica.</li>",Z,C,P,m,z,Ze,R,Le,X,jt="Ogni repository nel Model Hub si comporta come un tipico repository di GitHub. I nostri repository offrono il versionamento, la cronologia dei commit, e la possibilità di visualizzare le differenze.",Ge,Y,Ct='Il versionamento all’interno del Model Hub è basato su git e <a href="https://git-lfs.github.com/" rel="nofollow">git-lfs</a>. In altre parole, puoi trattare un modello come un unico repository, consentendo un maggiore controllo degli accessi e maggiore scalabilità. Il controllo delle versioni consente <em>revisions</em>, un metodo per appuntare una versione specifica di un modello con un hash di commit, un tag o un branch.',Ue,q,Ht="Come risultato, puoi caricare una specifica versione di un modello con il parametro <code>revision</code>:",Ie,B,Fe,V,kt="Anche i file possono essere modificati facilmente in un repository ed è possibile visualizzare la cronologia dei commit e le differenze:",Pe,E,xt='<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/vis_diff.png" alt="vis_diff"/>',Re,N,Xe,Q,Zt="Prima di condividere un modello nell’Hub, hai bisogno delle tue credenziali di Hugging Face. Se hai accesso ad un terminale, esegui il seguente comando nell’ambiente virtuale in cui è installata la libreria 🤗 Transformers. Questo memorizzerà il tuo token di accesso nella cartella cache di Hugging Face (di default <code>~/.cache/</code>):",Ye,S,qe,A,Lt='Se stai usando un notebook come Jupyter o Colaboratory, assicurati di avere la libreria <a href="https://huggingface.co/docs/hub/adding-a-library" rel="nofollow"><code>huggingface_hub</code></a> installata. Questa libreria ti permette di interagire in maniera programmatica con l’Hub.',Be,D,Ve,K,Gt='Utilizza <code>notebook_login</code> per accedere all’Hub, e segui il link <a href="https://huggingface.co/settings/token" rel="nofollow">qui</a> per generare un token con cui effettuare il login:',Ee,O,Ne,ee,Qe,te,Ut="Per assicurarti che il tuo modello possa essere utilizzato da persone che lavorano con un framework differente, ti raccomandiamo di convertire e caricare il tuo modello sia con i checkpoint di PyTorch che con quelli di TensorFlow. Anche se è possibile caricare il modello da un framework diverso, se si salta questo passaggio, il caricamento sarà più lento perché 🤗 Transformers ha bisogno di convertire i checkpoint al momento.",Se,le,It='Convertire un checkpoint per un altro framework è semplice. Assicurati di avere PyTorch e TensorFlow installati (vedi <a href="installation">qui</a> per le istruzioni d’installazione), e poi trova il modello specifico per il tuo compito nell’altro framework.',Ae,G,De,ie,Ke,U,Oe,ae,et,ne,Ft="Puoi anche chiamare <code>push_to_hub</code> direttamente sul tuo modello per caricarlo nell’Hub.",tt,oe,Pt="Specifica il nome del tuo modello in <code>push_to_hub</code>:",lt,se,it,re,Rt="Questo crea un repository sotto il proprio username con il nome del modello <code>il-mio-bellissimo-modello</code>. Ora chiunque può caricare il tuo modello con la funzione <code>from_pretrained</code>:",at,ue,nt,pe,Xt="Se fai parte di un’organizzazione e vuoi invece condividere un modello sotto il nome dell’organizzazione, aggiungi il parametro <code>organization</code>:",ot,me,st,ce,Yt="La funzione <code>push_to_hub</code> può essere anche utilizzata per aggiungere altri file al repository del modello. Per esempio, aggiungi un tokenizer ad un repository di un modello:",rt,de,ut,fe,qt="O magari potresti voler aggiungere la versione di TensorFlow del tuo modello PyTorch a cui hai fatto fine-tuning:",pt,ge,mt,$e,Bt="Ora quando navighi nel tuo profilo Hugging Face, dovresti vedere il tuo repository del modello appena creato. Premendo sulla scheda <strong>Files</strong> vengono visualizzati tutti i file caricati nel repository.",ct,he,Vt='Per maggiori dettagli su come creare e caricare file ad un repository, fai riferimento alla documentazione <a href="https://huggingface.co/docs/hub/how-to-upstream" rel="nofollow">qui</a>.',dt,be,ft,ve,Et='Chi preferisce un approccio senza codice può caricare un modello tramite l’interfaccia web dell’hub. Visita <a href="https://huggingface.co/new" rel="nofollow">huggingface.co/new</a> per creare un nuovo repository:',gt,we,Nt='<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/new_model_repo.png" alt="new_model_repo"/>',$t,Me,Qt="Da qui, aggiungi alcune informazioni sul tuo modello:",ht,Te,St="<li>Seleziona il/la <strong>owner</strong> del repository. Puoi essere te o qualunque organizzazione di cui fai parte.</li> <li>Scegli un nome per il tuo modello, il quale sarà anche il nome del repository.</li> <li>Scegli se il tuo modello è pubblico o privato.</li> <li>Specifica la licenza utilizzata per il tuo modello.</li>",bt,_e,At="Ora premi sulla scheda <strong>Files</strong> e premi sul pulsante <strong>Add file</strong> per caricare un nuovo file al tuo repository. Trascina poi un file per caricarlo e aggiungere un messaggio di commit.",vt,ye,Dt='<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/upload_file.png" alt="upload_file"/>',wt,We,Mt,Je,Kt="Per assicurarti che chiunque possa comprendere le abilità, limitazioni, i potenziali bias e le considerazioni etiche del tuo modello, per favore aggiungi una scheda del modello (model card, in inglese) al tuo repository. La scheda del modello è definita nel file <code>README.md</code>. Puoi aggiungere una scheda del modello:",Tt,ze,Ot="<li>Creando manualmente e caricando un file <code>README.md</code>.</li> <li>Premendo sul pulsante <strong>Edit model card</strong> nel repository del tuo modello.</li>",_t,je,el='Dai un’occhiata alla <a href="https://huggingface.co/distilbert/distilbert-base-uncased" rel="nofollow">scheda del modello</a> di DistilBert per avere un buon esempio del tipo di informazioni che una scheda di un modello deve includere. Per maggiori dettagli legati ad altre opzioni che puoi controllare nel file <code>README.md</code>, come l’impatto ambientale o widget di esempio, fai riferimento alla documentazione <a href="https://huggingface.co/docs/hub/models-cards" rel="nofollow">qui</a>.',yt,Ce,Wt,ke,Jt;return c=new F({props:{title:"Condividi un modello",local:"condividi-un-modello",headingTag:"h1"}}),z=new cl({props:{$$slots:{default:[gl]},$$scope:{ctx:j}}}),R=new F({props:{title:"Caratteristiche dei repository",local:"caratteristiche-dei-repository",headingTag:"h2"}}),B=new L({props:{code:"bW9kZWwlMjAlM0QlMjBBdXRvTW9kZWwuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMmp1bGllbi1jJTJGRXNwZXJCRVJUby1zbWFsbCUyMiUyQyUyMHJldmlzaW9uJTNEJTIydjIuMC4xJTIyJTIwJTIwJTIzJTIwbm9tZSUyMGRpJTIwdW4lMjB0YWclMkMlMjBkaSUyMHVuJTIwYnJhbmNoJTJDJTIwbyUyMGNvbW1pdCUyMGhhc2glMEEp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = AutoModel.from_pretrained(
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