Buckets:

rtrm's picture
download
raw
23.6 kB
import{s as re,n as ue,o as oe}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as ge,i as xe,g as a,s as n,r as f,A as he,h as p,f as l,c as s,j as fe,u as $,x as m,k as $e,y as ve,a as i,v as r,d as u,t as o,w as g}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as Ce}from"../chunks/CodeBlock.4e987730.js";import{C as de}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{H as x,E as be}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function ce(Rt){let h,et,K,lt,v,it,C,nt,d,At="การ์ดโมเดลเป็นไฟล์ที่เรียกได้ว่าสำคัญพอๆกับไฟล์โมเดลและ tokenizer ใน model repository มันคือคำนิยามส่วนกลางของโมเดล เป็นสิ่งที่ทำให้มั่นใจว่าสมาชิกของชุมชนสามารถนำไปใช้ได้ (reusability) และสามารถทำซ้ำและได้ผลลัพธ์เหมือนเดิมได้ (reproducibility) และมันยังจัดเตรียมแพลตฟอร์มให้สมาชิกคนอื่นๆอาจใช้สร้างสิ่งประดิษฐ์ (artifacts) ของเขาเองได้",st,b,Gt="การสร้างหนังสืออ้างอิง (documenting) ถึงกระบวนการเทรนและประเมินผลช่วยให้ผู้อื่นเข้าใจถึงสิ่งที่คาดหวังได้จากโมเดลๆหนึ่ง และการให้ข้อมูลที่เพียงพอเกี่ยวกับข้อมูลที่ถูกใช้, กระบวนการเตรียมข้อมูล (preprocessing) และกระบวนการหลังจากใช้โมเดล (postprocessing) ที่ถูกทำมาทำให้มั่นใจถึงขีดจำกัด (limitations), ความลำเอียง (biases) และบริบท (contexts) ที่โมเดลเป็นและไม่เป็น ซึ่งเป็นสิ่งที่เป็นประโยชน์มากถ้าหากสามารถระบุและเข้าใจได้",at,c,Vt="ดังนั้นการสร้างการ์ดโมเดลที่อธิบายถึงโมเดลของคุณอย่างละเอียดถือเป็นขั้นตอนหนึ่งที่สำคัญมาก ในส่วนนี้เรามีเคล็ดลับบางอย่างที่จะช่วยให้คุณทำสิ่งนี้ได้ การสร้างการ์ดโมเดลนั้นถูกทำผ่านไฟล์ <em>README.md</em> ที่คุณได้เห็นก่อนหน้านี่ ซึ่งมันก็คือไฟล์ Markdown ไฟล์หนึ่ง",pt,_,Dt='แนวคิด “การ์ดโมเดล” เกิดขึ้นมาจากทิศทางของงานวิจัยชิ้นหนึ่งจาก Google ซึ่งถูกแบ่งปันครั้งแรกใน <a href="https://arxiv.org/abs/1810.03993" rel="nofollow">“Model Cards for Model Reporting”</a> โดย Margaret Mitchell et al. ข้อมูลส่วนใหญ่ที่เราจะพูดถึงในที่นี้มีฐานมาจากงานวิจัยชิ้นนี้ และเราแนะนำให้คุณลองดูงานวิจัยนี้เพื่อจะได้เข้าใจถึงว่าทำไมการ์ดโมเดลถึงมีความสำคัญต่อโลกที่ให้ค่าแก่ความสามารถในการทำซ้ำ (reproducibility), ความสามารถในการนำกลับมาใช้ (reusability) และความเท่าเทียม (fairness) อย่างมาก',mt,w,Nt="โดยทั่วไปแล้วการ์ดโมเดลมักเริ่มต้นด้วยภาพรวมแบบสรุปย่อของโมเดลว่าโมเดลนี้มีไว้ทำอะไร ตามมาด้วยข้อมูลเพิ่มเติมในส่วนต่างๆต่อไปนี้:",ft,M,Ot="<li>คำอธิบายโมเดล</li> <li>การนำไปใช้งานที่ควรจะเป็นและข้อจำกัดต่างๆ</li> <li>วิธีใช้</li> <li>ข้อจำกัดและความลำเอียง</li> <li>ข้อมูลที่ใช้เทรน</li> <li>ขั้นตอนการเทรน</li> <li>ผลจากการประเมิน</li>",$t,T,Xt="มาดูกันดีกว่าว่าแต่ละส่วนนี้ควรมีอะไรบ้าง",rt,P,ut,H,Yt="คำอธิบายโมเดลควรบอกรายละเอียดพื้นฐานเกี่ยวกับโมเดล ซึ่งหมายถึงสถาปัตยกรรม (architecture), เวอร์ชั่น, มาจากงานวิจัยหรือไม่, มี implementation จากแหล่งต้นทางหรือไม่, ผู้เขียน และข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับโมเดล ลิขสิทธิ์ทุกอย่างควรจะถูกระบุอยู่ในส่วนนี้ ข้อมูลโดยทั่วไปเกี่ยวกับกระบวนการเทรน, พารามิเตอร์ และข้อจำกัดความรับผิดชอบ (disclaimers) ที่สำคัญสามารถถูกพูดถึงในส่วนนี้ได้เช่นกัน",ot,L,gt,y,Zt="ในส่วนนี้คุณควรอธิบายกรณีการใช้งาน (use cases) ที่โมเดลถูกตั้งใจสร้างขึ้นมาเพื่อให้ใช้งาน รวมถึงภาษา, ประเภทงาน และโดเมนที่โมเดลสามารถประยุกต์ใช้ได้ ในส่วนนี้ของการ์ดโมเดลสามารถพูดถึงเกี่ยวกับสายงานที่ไม่อยู่ในขอบเขตของโมเดล และสายงานที่โมเดลไม่สามารถปฏิบัติการได้ดีที่สุด",xt,j,ht,E,It="ส่วนนี้ควรมีตัวอย่างของการใช้งานโมเดล สามารถเป็นในรูปแบบของการใช้งานฟังก์ชั่น <code>pipeline()</code>, การใช้งานคลาสโมเดลและ tokenizer และโค้ดอื่นๆที่คุณคิดว่าน่าจะเป็นประโยชน์ได้",vt,k,Ct,z,Jt="ส่วนนี้ควรระบุถึงชุดข้อมูลที่โมเดลได้ถูกเทรนมา ถ้าหากมีคำอธิบายโดยสรุปของชุดข้อมูลก็จะดีมาก",dt,U,bt,B,Wt="ในส่วนนี้คุณควรอธิบายทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับการเทรนที่เป็นประโยชน์ในมุมมองของการนำไปทำซ้ำ ซึ่งควรมีกระบวนการเตรียมข้อมูล (preprocessing) และกระบวนการหลังจากใช้โมเดล (postprocessing) ที่ถูกทำไว้กับชุดข้อมูลนี้ รวมถึงรายละเอียดเกี่ยวกับจำนวนรอบ (epochs) ที่ใช้ในการเทรนโมเดล, ขนาด batch (batch size), อัตราการเรียนรู้ (learning rate) และอื่นๆ",ct,S,_t,Q,Kt="ส่วนนี้คุณควรอธิบายเมตริก (metrics) ที่คุณใช้ในการประเมินผล และปัจจัยต่างๆที่คุณตรวจวัด การกล่าวถึงเมตริกต่างๆที่ถูกใช้ กับชุดข้อมูลไหนและแบ่งอย่างไร ช่วยทำให้การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลของคุณกับโมเดลอื่นๆเป็นไปได้ง่าย ซึ่งสิ่งเหล่านี้ควรจะถูกระบุอยู่ในส่วนที่ผ่านมา เช่น ผู้ใช้และการนำไปใช้งานที่ควรจะเป็น",wt,q,Mt,F,te="ส่วนสุดท้าย คุณควรระบุข้อบ่งชี้ว่าโมเดลของคุณทำงานได้ดีแค่ไหนกับชุดข้อมูลสำหรับประเมินผล (evaluation dataset) ถ้าโมเดลมีการใช้เกณฑ์ในการตัดสินใจ (decision threshold) คุณควรระบุค่าที่ใช้เป็นเกณฑ์นั้นในการประเมินผล หรือระบุรายละเอียดของการประเมินผลที่เกณฑ์ต่างกันสำหรับการใช้งานที่ควรจะเป็น",Tt,R,Pt,A,ee="ลองเข้าไปดู links เหล่านี้เป็นตัวอย่างสำหรับการ์ดโมเดลที่ถูกขัดเกลามาอย่างดี:",Ht,G,le='<li><a href="https://huggingface.co/bert-base-cased" rel="nofollow"><code>bert-base-cased</code></a></li> <li><a href="https://huggingface.co/gpt2" rel="nofollow"><code>gpt2</code></a></li> <li><a href="https://huggingface.co/distilbert-base-uncased" rel="nofollow"><code>distilbert</code></a></li>',Lt,V,ie='ตัวอย่างเพิ่มเติมจากองค์กรและบริษัทต่างๆ สามารถดูได้จาก <a href="https://github.com/huggingface/model_card/blob/master/examples.md" rel="nofollow">ที่นี่</a>',yt,D,jt,N,ne="การ์ดโมเดลไม่ได้เป็นหนึ่งในสิ่งที่เรียกร้อง (requirement) เมื่อจะทำการเปิดเผยโมเดลสู่สาธารณะ คุณไม่จำเป็นต้องใส่ทุกส่วนที่เราได้พูดถึงไปข้างบนถ้าคุณต้องการจะทำมัน อย่างไรก็ได้หนังสืออ้างอิงที่ชัดเจนของโมเดลสามารถสร้างประโยชน์กับผู้ใช้ในอนาคตได้ ดังนั้นเราจึงแนะนำให้คุณเติมส่วนต่างๆที่คุณรู้ให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้",Et,O,kt,X,se="ถ้าคุณได้ทำการสำรวจ Hugging Face Hub มาบ้างแล้ว คุณน่าจะได้เห็นบางโมเดลในหมวดหมู่ต่างๆ ที่คุณสามารถคัดกรองพวกมันได้ด้วยประเภทงาน, ภาษา, libraries และอื่นๆ หมวดหมู่ที่โมเดลๆหนึ่งอยู่ถูกระบุตามข้อมูลเมตา (metadata) ที่คุณเพิ่มเข้าไปในหัวของการ์ดโมเดล",zt,Y,ae='ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณลองดูที่ <a href="https://huggingface.co/camembert-base/blob/main/README.md" rel="nofollow">การ์ดโมเดล <code>camembert-base</code></a> คุณจะเห็นบรรทัดต่อไปนี้ในหัวการ์ดโมเดล:',Ut,Z,Bt,I,pe="ข้อมูลเมตานี้ถูกแยกวิเคราะห์โดย Hugging Face Hub ซึ่งต่อจากนั้นจะถูกใช้เป็นตัวระบุว่าโมเดลนี้เป็นโมเดลภาษาฝรั่งเศส มีใบอนุญาต MIT และถูกเทรนมากับชุดข้อมูล Oscar",St,J,me='<a href="https://github.com/huggingface/hub-docs/blame/main/modelcard.md" rel="nofollow">รายละเอียดการ์ดโมเดลแบบเต็ม</a> ช่วยให้สามารถระบุภาษา, ใบอนุญาต, แท็ก, ชุดข้อมูล, เมตริก รวมไปถึงผลลัพธ์จากการประเมินผลที่โมเดลได้จากการเทรน',Qt,W,qt,tt,Ft;return v=new x({props:{title:"การสร้างการ์ดโมเดล (model card)",local:"การสรางการดโมเดล-model-card",headingTag:"h1"}}),C=new de({props:{chapter:4,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),P=new x({props:{title:"คำอธิบายโมเดล",local:"คำอธบายโมเดล",headingTag:"h3"}}),L=new x({props:{title:"การนำไปใช้งานที่ควรจะเป็นและข้อจำกัดต่างๆ",local:"การนำไปใชงานทควรจะเปนและขอจำกดตางๆ",headingTag:"h3"}}),j=new x({props:{title:"วิธีใช้",local:"วธใช",headingTag:"h3"}}),k=new x({props:{title:"ข้อมูลที่ใช้เทรน",local:"ขอมลทใชเทรน",headingTag:"h3"}}),U=new x({props:{title:"ขั้นตอนการเทรน",local:"ขนตอนการเทรน",headingTag:"h3"}}),S=new x({props:{title:"ตัวแปรและเมตริก",local:"ตวแปรและเมตรก",headingTag:"h3"}}),q=new x({props:{title:"ผลจากการประเมิน",local:"ผลจากการประเมน",headingTag:"h3"}}),R=new x({props:{title:"ตัวอย่าง",local:"ตวอยาง",headingTag:"h2"}}),D=new x({props:{title:"หมายเหตุ",local:"หมายเหต",headingTag:"h2"}}),O=new x({props:{title:"ข้อมูลเมตาของการ์ดโมเดล (Model card metadata)",local:"ขอมลเมตาของการดโมเดล-model-card-metadata",headingTag:"h2"}}),Z=new Ce({props:{code:"LS0tJTBBbGFuZ3VhZ2UlM0ElMjBmciUwQWxpY2Vuc2UlM0ElMjBtaXQlMEFkYXRhc2V0cyUzQSUwQS0lMjBvc2NhciUwQS0tLQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">---</span>
<span class="hljs-attr">language:</span> <span class="hljs-string">fr</span>
<span class="hljs-attr">license:</span> <span class="hljs-string">mit</span>
<span class="hljs-attr">datasets:</span>
<span class="hljs-bullet">-</span> <span class="hljs-string">oscar</span>
<span class="hljs-meta">---</span>`,wrap:!1}}),W=new be({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/th/chapter4/4.mdx"}}),{c(){h=a("meta"),et=n(),K=a("p"),lt=n(),f(v.$$.fragment),it=n(),f(C.$$.fragment),nt=n(),d=a("p"),d.textContent=At,st=n(),b=a("p"),b.textContent=Gt,at=n(),c=a("p"),c.innerHTML=Vt,pt=n(),_=a("p"),_.innerHTML=Dt,mt=n(),w=a("p"),w.textContent=Nt,ft=n(),M=a("ul"),M.innerHTML=Ot,$t=n(),T=a("p"),T.textContent=Xt,rt=n(),f(P.$$.fragment),ut=n(),H=a("p"),H.textContent=Yt,ot=n(),f(L.$$.fragment),gt=n(),y=a("p"),y.textContent=Zt,xt=n(),f(j.$$.fragment),ht=n(),E=a("p"),E.innerHTML=It,vt=n(),f(k.$$.fragment),Ct=n(),z=a("p"),z.textContent=Jt,dt=n(),f(U.$$.fragment),bt=n(),B=a("p"),B.textContent=Wt,ct=n(),f(S.$$.fragment),_t=n(),Q=a("p"),Q.textContent=Kt,wt=n(),f(q.$$.fragment),Mt=n(),F=a("p"),F.textContent=te,Tt=n(),f(R.$$.fragment),Pt=n(),A=a("p"),A.textContent=ee,Ht=n(),G=a("ul"),G.innerHTML=le,Lt=n(),V=a("p"),V.innerHTML=ie,yt=n(),f(D.$$.fragment),jt=n(),N=a("p"),N.textContent=ne,Et=n(),f(O.$$.fragment),kt=n(),X=a("p"),X.textContent=se,zt=n(),Y=a("p"),Y.innerHTML=ae,Ut=n(),f(Z.$$.fragment),Bt=n(),I=a("p"),I.textContent=pe,St=n(),J=a("p"),J.innerHTML=me,Qt=n(),f(W.$$.fragment),qt=n(),tt=a("p"),this.h()},l(t){const e=he("svelte-u9bgzb",document.head);h=p(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(l),et=s(t),K=p(t,"P",{}),fe(K).forEach(l),lt=s(t),$(v.$$.fragment,t),it=s(t),$(C.$$.fragment,t),nt=s(t),d=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(d)!=="svelte-vdc22x"&&(d.textContent=At),st=s(t),b=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(b)!=="svelte-b7tv00"&&(b.textContent=Gt),at=s(t),c=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(c)!=="svelte-sytbon"&&(c.innerHTML=Vt),pt=s(t),_=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(_)!=="svelte-1ba5h2u"&&(_.innerHTML=Dt),mt=s(t),w=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(w)!=="svelte-1lbqkls"&&(w.textContent=Nt),ft=s(t),M=p(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),m(M)!=="svelte-ywviwb"&&(M.innerHTML=Ot),$t=s(t),T=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(T)!=="svelte-1y0xf05"&&(T.textContent=Xt),rt=s(t),$(P.$$.fragment,t),ut=s(t),H=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(H)!=="svelte-c4mhfs"&&(H.textContent=Yt),ot=s(t),$(L.$$.fragment,t),gt=s(t),y=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(y)!=="svelte-1r7hkaj"&&(y.textContent=Zt),xt=s(t),$(j.$$.fragment,t),ht=s(t),E=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(E)!=="svelte-1y9vh2p"&&(E.innerHTML=It),vt=s(t),$(k.$$.fragment,t),Ct=s(t),z=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(z)!=="svelte-nm431m"&&(z.textContent=Jt),dt=s(t),$(U.$$.fragment,t),bt=s(t),B=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(B)!=="svelte-1flzzvo"&&(B.textContent=Wt),ct=s(t),$(S.$$.fragment,t),_t=s(t),Q=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(Q)!=="svelte-15te7nm"&&(Q.textContent=Kt),wt=s(t),$(q.$$.fragment,t),Mt=s(t),F=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(F)!=="svelte-dbru2v"&&(F.textContent=te),Tt=s(t),$(R.$$.fragment,t),Pt=s(t),A=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(A)!=="svelte-4irzul"&&(A.textContent=ee),Ht=s(t),G=p(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),m(G)!=="svelte-1fs0egh"&&(G.innerHTML=le),Lt=s(t),V=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(V)!=="svelte-1srovuo"&&(V.innerHTML=ie),yt=s(t),$(D.$$.fragment,t),jt=s(t),N=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(N)!=="svelte-18g2fqi"&&(N.textContent=ne),Et=s(t),$(O.$$.fragment,t),kt=s(t),X=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(X)!=="svelte-18e1l1b"&&(X.textContent=se),zt=s(t),Y=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(Y)!=="svelte-apkyub"&&(Y.innerHTML=ae),Ut=s(t),$(Z.$$.fragment,t),Bt=s(t),I=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(I)!=="svelte-17hwq40"&&(I.textContent=pe),St=s(t),J=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(J)!=="svelte-z5cis3"&&(J.innerHTML=me),Qt=s(t),$(W.$$.fragment,t),qt=s(t),tt=p(t,"P",{}),fe(tt).forEach(l),this.h()},h(){$e(h,"name","hf:doc:metadata"),$e(h,"content",_e)},m(t,e){ve(document.head,h),i(t,et,e),i(t,K,e),i(t,lt,e),r(v,t,e),i(t,it,e),r(C,t,e),i(t,nt,e),i(t,d,e),i(t,st,e),i(t,b,e),i(t,at,e),i(t,c,e),i(t,pt,e),i(t,_,e),i(t,mt,e),i(t,w,e),i(t,ft,e),i(t,M,e),i(t,$t,e),i(t,T,e),i(t,rt,e),r(P,t,e),i(t,ut,e),i(t,H,e),i(t,ot,e),r(L,t,e),i(t,gt,e),i(t,y,e),i(t,xt,e),r(j,t,e),i(t,ht,e),i(t,E,e),i(t,vt,e),r(k,t,e),i(t,Ct,e),i(t,z,e),i(t,dt,e),r(U,t,e),i(t,bt,e),i(t,B,e),i(t,ct,e),r(S,t,e),i(t,_t,e),i(t,Q,e),i(t,wt,e),r(q,t,e),i(t,Mt,e),i(t,F,e),i(t,Tt,e),r(R,t,e),i(t,Pt,e),i(t,A,e),i(t,Ht,e),i(t,G,e),i(t,Lt,e),i(t,V,e),i(t,yt,e),r(D,t,e),i(t,jt,e),i(t,N,e),i(t,Et,e),r(O,t,e),i(t,kt,e),i(t,X,e),i(t,zt,e),i(t,Y,e),i(t,Ut,e),r(Z,t,e),i(t,Bt,e),i(t,I,e),i(t,St,e),i(t,J,e),i(t,Qt,e),r(W,t,e),i(t,qt,e),i(t,tt,e),Ft=!0},p:ue,i(t){Ft||(u(v.$$.fragment,t),u(C.$$.fragment,t),u(P.$$.fragment,t),u(L.$$.fragment,t),u(j.$$.fragment,t),u(k.$$.fragment,t),u(U.$$.fragment,t),u(S.$$.fragment,t),u(q.$$.fragment,t),u(R.$$.fragment,t),u(D.$$.fragment,t),u(O.$$.fragment,t),u(Z.$$.fragment,t),u(W.$$.fragment,t),Ft=!0)},o(t){o(v.$$.fragment,t),o(C.$$.fragment,t),o(P.$$.fragment,t),o(L.$$.fragment,t),o(j.$$.fragment,t),o(k.$$.fragment,t),o(U.$$.fragment,t),o(S.$$.fragment,t),o(q.$$.fragment,t),o(R.$$.fragment,t),o(D.$$.fragment,t),o(O.$$.fragment,t),o(Z.$$.fragment,t),o(W.$$.fragment,t),Ft=!1},d(t){t&&(l(et),l(K),l(lt),l(it),l(nt),l(d),l(st),l(b),l(at),l(c),l(pt),l(_),l(mt),l(w),l(ft),l(M),l($t),l(T),l(rt),l(ut),l(H),l(ot),l(gt),l(y),l(xt),l(ht),l(E),l(vt),l(Ct),l(z),l(dt),l(bt),l(B),l(ct),l(_t),l(Q),l(wt),l(Mt),l(F),l(Tt),l(Pt),l(A),l(Ht),l(G),l(Lt),l(V),l(yt),l(jt),l(N),l(Et),l(kt),l(X),l(zt),l(Y),l(Ut),l(Bt),l(I),l(St),l(J),l(Qt),l(qt),l(tt)),l(h),g(v,t),g(C,t),g(P,t),g(L,t),g(j,t),g(k,t),g(U,t),g(S,t),g(q,t),g(R,t),g(D,t),g(O,t),g(Z,t),g(W,t)}}}const _e='{"title":"การสร้างการ์ดโมเดล (model card)","local":"การสรางการดโมเดล-model-card","sections":[{"title":"คำอธิบายโมเดล","local":"คำอธบายโมเดล","sections":[],"depth":3},{"title":"การนำไปใช้งานที่ควรจะเป็นและข้อจำกัดต่างๆ","local":"การนำไปใชงานทควรจะเปนและขอจำกดตางๆ","sections":[],"depth":3},{"title":"วิธีใช้","local":"วธใช","sections":[],"depth":3},{"title":"ข้อมูลที่ใช้เทรน","local":"ขอมลทใชเทรน","sections":[],"depth":3},{"title":"ขั้นตอนการเทรน","local":"ขนตอนการเทรน","sections":[],"depth":3},{"title":"ตัวแปรและเมตริก","local":"ตวแปรและเมตรก","sections":[],"depth":3},{"title":"ผลจากการประเมิน","local":"ผลจากการประเมน","sections":[],"depth":3},{"title":"ตัวอย่าง","local":"ตวอยาง","sections":[],"depth":2},{"title":"หมายเหตุ","local":"หมายเหต","sections":[],"depth":2},{"title":"ข้อมูลเมตาของการ์ดโมเดล (Model card metadata)","local":"ขอมลเมตาของการดโมเดล-model-card-metadata","sections":[],"depth":2}],"depth":1}';function we(Rt){return oe(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ye extends ge{constructor(h){super(),xe(this,h,we,ce,re,{})}}export{ye as component};

Xet Storage Details

Size:
23.6 kB
·
Xet hash:
a112794d31f4c6301918d4ce8c3d1864f3a6488c1784e04060436799637bc582

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.