Buckets:
| # O Hugging Face Hub | |
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| chapter={4} | |
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| /> | |
| O [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/) –- nosso site principal –- é uma plataforma central que permite a qualquer pessoa descobrir, usar e contribuir com novos modelos e datasets do estado da arte. Ele hospeda uma grande variedade de modelos, com mais de 10.000 disponíveis publicamente. Vamos nos concentrar nos modelos deste capítulo, e daremos uma olhada nos conjuntos de dados do Capítulo 5. | |
| Os modelos no Hub não estão limitados a 🤗 Transformers ou mesmo NLP. Há modelos da [Flair](https://github.com/flairNLP/flair) e [AllenNLP](https://github.com/allenai/allennlp) para NLP, [Asteroid](https://github.com/asteroid-team/asteroid) e [pyannote](https://github.com/pyannote/pyannote-audio) para discurso, e [timm](https://github.com/rwightman/pytorch-image-models) para visão, para citar alguns. | |
| Cada um destes modelos é hospedado como um repositório Git, o que permite a criação de versões e a reprodutibilidade. Compartilhar um modelo no Hub significa abri-lo para a comunidade e torná-lo acessível a qualquer pessoa que queira usá-lo facilmente, eliminando, por sua vez, a necessidade de treinar um modelo por conta própria e simplificando o compartilhamento e o uso. | |
| Além disso, o compartilhamento de um modelo no Hub automaticamente fornece acesso a uma API de Inferência hospedada para esse modelo. Qualquer pessoa da comunidade é livre para testá-lo diretamente na página do modelo, com entradas personalizadas e widgets apropriados. | |
| A melhor parte é que compartilhar e usar qualquer modelo público no Hub é completamente gratuito! [Planos pagos](https://huggingface.co/pricing) também existem se você desejar compartilhar modelos em particular. | |
| O vídeo abaixo mostra como navegar no Hub. | |
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| É necessário ter uma conta huggingface.co para acompanhar esta parte, pois estaremos criando e gerenciando repositórios no Hugging Face Hub: [criar conta](https://huggingface.co/join) | |
| <EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/pt/chapter4/1.mdx" /> |
Xet Storage Details
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- Xet hash:
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.