Buckets:
Quiz di fine capitolo
Mettiamo alla prova quello che avete imparato in questo capitolo!
1. Quali modelli si possono caricare sull'Hub?
<Question choices={[ { text: "Modelli dalla libreria 🤗 Transformers.", explain: "I modelli della libreria 🤗 Transformers sono supportati dall'Hub di Hugging Face, ma non sono gli unici!" }, { text: "Tutti i modelli con una interfaccia simile ai 🤗 Transformers.", explain: "Non ci sono requisiti relativi all'interfaccia quando si carica un modello sull'Hub di Hugging Face. " }, { text: "Non ci sono limiti.", explain: "Esatto! Non ci sono limiti quando si carica un modello sull'Hub.", correct: true }, { text: "Modelli che sono in qualche modo relativi all'NLP.", explain: "Non ci sono requisiti relativi al campo di applicazione!" } ]} />
2. Come si gestisce un modello sull'Hub?
<Question
choices={[
{
text: "Attraverso un account GCP.",
explain: "Sbagliato!"
},
{
text: "Attraverso un sistema di distribuzione peer-to-peer.",
explain: "Sbagliato!"
},
{
text: "Attraverso git e git-lfs.",
explain: "Corretto! I modelli sull'Hub sono semplici repository Git, che usano git-lfs per i file di grandi dimensioni.",
correct: true
}
]}
/>
3. Cosa si può fare attraverso l'interfacca web di Hugging Face Hub?
<Question choices={[ { text: "Effettuare un fork di un repository esistente.", explain: "Non è possibile effettuare fork di repository sull'Hugging Face Hub." }, { text: "Creare un nuvo repository di un modello.", explain: "Corretto! Però si può fare anche altro.", correct: true }, { text: "Gestire ed editare file.", explain: "Corretto! Ma non è l'unica risposta giusta.", correct: true }, { text: "Caricare file.", explain: "Giusto! Ma non è tutto.", correct: true }, { text: "Visualizzare le differenze tra le versioni.", explain: "Corretto! Però si può fare anche altro.", correct: true } ]} />
4. Cos'è il cartellino del modello?
<Question choices={[ { text: "Una descrizione approssimativa del modello, e pertanto meno importante dei file del modello e del tokenizer.", explain: "È effettivamente una descrizione del modello, ma è molto importante: se incompleto o mancante, l'utilità del modello è ridotta drasticamente." }, { text: "Un modo per assicurare riproducibilità, riutilizzo, e correttezza.", explain: "Corretto! Condividere le informazioni giuste sul cartellino aiuterà gli utenti a utilizzare il vostro modello ed essere a conoscenza dei suoi limiti e bias.", correct: true }, { text: "Un file Python che può essere eseguito per ottenere informazioni sul modello.", explain: "I cartellini sono semplici file Markdown." } ]} />
5. QUali di questi oggetti della libreria 🤗 Transformers può essere direttamente condiviso sull'Hub con push_to_hub()?
{#if fw === 'pt'}
<Question
choices={[
{
text: "Un tokenizer",
explain: "Corretto! Tutti i tokenizers hanno il metodo push_to_hub, che carica tutti i file del tokenizer (vocabolario, architettura del tokenizer, ecc.) su un repository specificatoo. Questa non è l'unica risposta giusta però!",
correct: true
},
{
text: "La configurazione di un modello",
explain: "Vero! Gli oggetti di contennti la configurazione di tutti i modelli hanno il metodo push_to_hub, che li carica su un repository specificato. Cosa altro si può condividere?",
correct: true
},
{
text: "Un modello",
explain: "Corretto! Tutti i modelli hanno il metodo push_to_hub, e utilizzandolo si possono caricare, insieme ai loro file di configurazione, su un repository specificato. Si possono condividere anche altre cose.",
correct: true
},
{
text: "Un Trainer",
explain: "Giusto — l'oggetto Trainer implementa il metodo push_to_hub, e utilizzandolo, si possono caricare modello, configurazione, tokenizer, e cartellino su un repository specificato. Prova un'altra risposta!",
correct: true
}
]}
/>
{:else}
<Question
choices={[
{
text: "Un tokenizer",
explain: "Corretto! Tutti i tokenizers hanno il metodo push_to_hub, che carica tutti i file del tokenizer (vocabolario, architettura del tokenizer, ecc.) su un repository specificatoo. Questa non è l'unica risposta giusta però!",
correct: true
},
{
text: "La configurazione di un modello",
explain: "Vero! Gli oggetti di contennti la configurazione di tutti i modelli hanno il metodo push_to_hub, che li carica su un repository specificato. Cosa altro si può condividere?",
correct: true
},
{
text: "Un modello",
explain: "Corretto! Tutti i modelli hanno il metodo push_to_hub, e utilizzandolo si possono caricare, insieme ai loro file di configurazione, su un repository specificato. Si possono condividere anche altre cose.",
correct: true
},
{
text: "Tutti i precedenti, usando una callback dedicata",
explain: "Giusto — la callback PushToHubCallback caricherà tutti questi oggetti su un repository regolarmente durante l'addestramento.",
correct: true
}
]}
/>
{/if}
6. Qual è il primo passo da fare quando si usano il metodo push_to_hub() o gli strumenti da riga di comando (CLI)?
<Question choices={[ { text: "Log in sul sito web.", explain: "Questo non vi sarà utile mentre lavorate sulla vostra macchina locale." }, { text: "Eseguire 'huggingface-cli login' in un terminale.", explain: "Corretto — questo scaricherà e salverà in una cartella di cache il vostro token di autenticazione personale.", correct: true }, { text: "Eseguire 'notebook_login()' in un notebook.", explain: "Corretto — questo mostrerà un widget che permette di autenticarsi.", correct: true }, ]} />
7. Se state usando un modello e un tokenizer — come li caricate sull'Hub?
<Question
choices={[
{
text: "Usando direttamente il metodo push_to_hub su modello e tokenizer.",
explain: "Corretto!",
correct: true
},
{
text: "All'interno di un runtime di Python, facendo wrapping di entrambi con l'utility huggingface_hub.",
explain: "Modelli e tokenizer beneficiano già delle utilities di huggingface_hub: non c'è bisogno di wrapping addizionale!"
},
{
text: "Salvandoli su disco e invocando il comando transformers-cli upload-model",
explain: "Il commando upload-model non esiste."
}
]}
/>
8. Quali operazioni di git si possono fare con la classe Repository?
<Question
choices={[
{
text: "git commit.",
explain: "Corretto, il metodo git_commit() è li per questo.",
correct: true
},
{
text: "git pull",
explain: "Questa è la funzione del metodo git_pull().",
correct: true
},
{
text: "git push",
explain: "Il metodo git_push() fa esattamente questo.",
correct: true
},
{
text: "git merge",
explain: "No, questa operazione non è possibile con questa API."
}
]}
/>
Xet Storage Details
- Size:
- 7.61 kB
- Xet hash:
- fb2deec6e21e99a901c15bb65e627b2cdd38d4ef9d31f97f705127e696ceae89
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.