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.往Hub 上传模型有什么限制？

模型需要来自🤗 Transformers 库。 所有与🤗 Transformers 库接口类似的模型。 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。 通过点对点分发。 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？

Fork 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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4．什么是模型卡片？

模型的粗略描述，因此不如模型和 tokenizer 文件重要。 一种确保可复现性、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 库的对象可以直接通过 push_to_hub() 分享到 Hub？

tokenizer 模型的 Config 对象 Model 类 Trainer 类

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

在浏览器中登录网站。 在终端中运行'huggingface-cli login'。 在 Notebook 中运行'notebook_login ()'。

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7．你正在使用一个模型和一个 tokenizer ——如何将它们上传到 Hub？

通过直接在模型和 tokenizer 上调用 push_to_hub 方法。 在 Python 运行时中，使用 `huggingface_hub` 中的方法进行封装。 将它们保存到磁盘并调用 `transformers-cli upload-model`

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8．你可以使用 Repository 类执行哪些 git 操作？

提交（commit） 拉取（pull） 推送（push） 合并（merge）
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