course/pr_1107/th/chapter4/6.md

คำถามท้ายบท

มาทดสอบความรู้ที่คุณได้เรียนในบทนี้กันเถอะ!

1. อะไรคือข้อจำกัดของโมเดลบน Hub?

<Question choices={[ { text: "โมเดลจาก 🤗 Transformers library", explain: "แม้ว่า Hugging Face Hub รับรองโมเดลจาก 🤗 Transformers library แต่นั่นก็ไม่ใช่ทั้งหมดที่มี!" }, { text: "ทุกโมเดลที่มีอินเตอร์เฟซเหมือนกับ 🤗 Transformers", explain: "ไม่มีข้อบังคับเกี่ยวกับอินเตอร์เฟซเมื่อทำการอัพโหลดโมเดลขึ้นสู่ Hugging Face Hub" }, { text: "ไม่มีข้อจำกัดใดๆ", explain: "ถูกต้องแล้ว! ไม่มีข้อจำกัดใดๆในการอัพโหลดโมเดลขึ้นสู่ Hub", explain: "Right! There are no limits when uploading models to the Hub.", correct: true }, { text: "โมเดลที่ใช้ได้กับงานประเภท NLP", explain: "ไม่มีข้อบังคับเกี่ยวกับประเภทของการใช้งาน!" } ]} />

2. คุณสามารถจัดการโมเดลบน Hub ได้อย่างไร?

<Question choices={[ { text: "ผ่านบัญชี GCP", explain: "ไม่ถูกต้อง!" }, { text: "ผ่านการกระจายแบบ peer-to-peer", explain: "ไม่ถูกต้อง!" }, { text: "ผ่าน git และ git-lfs", explain: "ถูกต้องแล้ว! โมเดลบน Hub เป็น Git repositories แบบเรียบง่าย มีการใช้งาน git-lfs สำหรับไฟล์ขนาดใหญ่", correct: true } ]} />

3. คุณสามารถใช้ web interface ของ Hugging Face Hub ทำอะไรได้บ้าง?

<Question choices={[ { text: "Fork repository ที่มีอยู่แล้ว", explain: "การ Fork repository ไม่สามารถทำได้บน Hugging Face Hub" }, { text: "สร้าง model repository ใหม่", explain: "ถูกต้องแล้ว! แต่นั้นก็ไม่ใช่ทั้งหมดที่คุณทำได้", correct: true }, { text: "จัดการและแก้ไขไฟล์", explain: "ถูกต้องแล้ว! แต่นั้นก็ไม่ใช่คำตอบที่ถูกเพียงข้อเดียว", correct: true }, { text: "อัพโหลดไฟล์", explain: "ถูกต้องแล้ว! แต่ยังไม่ใช่ทั้งหมด", correct: true }, { text: "ดูความแตกต่างระหว่างเวอร์ชั่นต่างๆ", explain: "ถูกต้องแล้ว! แต่นั้นก็ไม่ใช่ทั้งหมดที่คุณทำได้", correct: true } ]} />

4. การ์ดโมเดลคืออะไร?

<Question choices={[ { text: "คำอธิบายโมเดลแบบหยาบๆ ดังนั้นจึงสำคัญน้อยกว่าไฟล์โมเดลและ tokenizer", explain: "มันคือคำอธิบายของโมเดล แต่มันเป็นชิ้นที่สำคัญมาก: ถ้ามันไม่สมบูรณ์หรือขาดตกบกพร่องบางอย่างไป คุณประโยชน์ของโมเดลจะลงลดอย่างมาก" }, { text: "วิธีที่ใช้ในการรับประกันความสามารถในการทำซ้ำ (reproducibility), ความสามารถในการนำกลับมาใช้ (reusability) และความเท่าเทียม (fairness)", explain: "ถูกต้องแล้ว! การแบ่งปันข้อมูลที่ถูกต้องในการ์ดโมเดลจะช่วยให้ผู้ใช้สามารถนำโมเดลของคุณไปใช้และคำนึงถึงข้อจำกัดและความลำเอียงของมัน", correct: true }, { text: "ไฟล์ Python ที่สามารถรันเพื่อดึงข้อมูลเกี่ยวกับโมเดลได้", explain: "การ์ดโมเดลเป็นไฟล์ Markdown แบบเรียบง่าย" } ]} />

5. วัตถุ (objects) ใดต่อไปนี้ของ 🤗 Transformers library ที่สามารถถูกแบ่งปันได้โดยตรงบน Hub ผ่านคำสั่ง push_to_hub()?

{#if fw === 'pt'} <Question choices={[ { text: "tokenizer", explain: "ถูกต้องแล้ว! tokenizer ทั้งหมดมีคำสั่ง push_to_hub และใช้มันในการดันไฟล์ทั้งหมดของ tokenizer (คำศัพท์ (vocabulary), สถาปัตยกรรมของ tokenizer และอื่นๆ) ไปยัง repo ที่กำหนดได้ แต่นี่ก็ไม่ใช่คำตอบที่ถูกเพียงข้อเดียว!", correct: true }, { text: "model configuration", explain: "ถูกต้องแล้ว! ไฟล์สำหรับกำหนดค่าของโมเดล (model configurations) ทั้งหมดมีคำสั่ง push_to_hub และใช้มันในการดันพวกมันขึ้นไปยัง repo ที่กำหนดได้ มีอะไรอีกที่คุณสามารถแบ่งปันได้?", correct: true }, { text: "model", explain: "ถูกต้องแล้ว! โมเดลทั้งหมดมีคำสั่ง push_to_hub และใช้มันในการดันพวกมันและไฟล์กำหนดค่าของพวกมันขึ้นไปยัง repo ที่กำหนดได้ แต่นั่นก็ไม่ใช่ทั้งหมดที่คุณแบ่งปันได้", correct: true }, { text: "Trainer", explain: "ถูกต้อง — Trainer ก็มีคำสั่ง push_to_hub และใช้มันในการอัพโหลดโมเดล, ไฟล์กำหนดค่า, tokenizer และดราฟของการ์ดโมเดลไปยัง repo ที่กำหนดได้ ลองตอบข้ออื่นดู!", correct: true } ]} /> {:else} <Question choices={[ { text: "tokenizer", explain: "ถูกต้องแล้ว! tokenizer ทั้งหมดมีคำสั่ง push_to_hub และใช้มันในการดันไฟล์ทั้งหมดของ tokenizer (คำศัพท์ (vocabulary), สถาปัตยกรรมของ tokenizer และอื่นๆ) ไปยัง repo ที่กำหนดได้ แต่นี่ก็ไม่ใช่คำตอบที่ถูกเพียงข้อเดียว!", correct: true }, { text: "model configuration", explain: "ถูกต้องแล้ว! ไฟล์สำหรับกำหนดค่าของโมเดล (model configurations) ทั้งหมดมีคำสั่ง push_to_hub และใช้มันในการดันพวกมันขึ้นไปยัง repo ที่กำหนดได้ มีอะไรอีกที่คุณสามารถแบ่งปันได้?", correct: true }, { text: "model", explain: "ถูกต้องแล้ว! โมเดลทั้งหมดมีคำสั่ง push_to_hub และใช้มันในการดันพวกมันและไฟล์กำหนดค่าของพวกมันขึ้นไปยัง repo ที่กำหนดได้ แต่นั่นก็ไม่ใช่ทั้งหมดที่คุณแบ่งปันได้", correct: true }, { text: "ทั้งหมดที่กล่าวมารวมกับ callback ที่อุทิศให้", explain: "ถูกต้อง — โดยปกติ PushToHubCallback จะส่งวัตถุทั้งหมดเหล่านั้นไปยัง repo ระหว่างการเทรน", correct: true } ]} /> {/if}

6. อะไรคือขั้นตอนแรกในการใช้คำสั่ง push_to_hub() หรือเครื่องมือ CLI?

<Question choices={[ { text: "Log in เข้าสู่หน้าเว็บไซต์", explain: "การทำแบบนี้ไม่ได้ช่วยอะไรกับ local machine ของคุณเลย" }, { text: "รันคำสั่ง 'huggingface-cli login' ใน terminal", explain: "ถูกต้อง — การทำแบบนี้จะดาวน์โหลดและเก็บโทเค็นส่วนตัวของคุณไว้ใน cache", correct: true }, { text: "รันคำสั่ง 'notebook_login()' ใน notebook", explain: "ถูกต้อง — การทำแบบนี้จะแสดงเครื่องมือ (widget) ให้คุณรับรองความถูกต้อง (authentication)", correct: true }, ]} />

7. คุณกำลังใช้งานโมเดลและ tokenizer อยู่ — คุณจะสามารถอัพโหลดพวกมันขึ้นไปบน Hub ได้อย่างไร?

<Question choices={[ { text: "โดยการเรียกคำสั่ง push_to_hub โดยตรงจากโมเดลและ tokenizer", explain: "ถูกต้องแล้ว!", correct: true }, { text: "ภายใน Python runtime คลุมพวกมันเอาไว้ด้วย huggingface_hub utility", explain: "โมเดลและ tokenizers ถ้ารับประโยชน์จาก huggingface_hub utilities อยู่แล้ว: ไม่จำเป็นจะต้องมีการคลุมเพิ่ม!" }, { text: "โดยการบันทึกพวกมันลงบนเครื่องและเรียกใช้คำสั่ง transformers-cli upload-model", explain: "ไม่มีคำสั่ง upload-model นี้อยู่" } ]} />

8. มีการดำเนินการ git (git operations) ใดบ้างที่คุณสามารถทำได้กับคลาส Repository?

<Question choices={[ { text: "commit", explain: "ถูกต้อง คำสั่ง git_commit() มีไว้สำหรับสิ่งนี้", correct: true }, { text: "pull", explain: "นั่นคือวัตถุประสงค์ของคำสั่ง git_pull()", correct: true }, { text: "push", explain: "คำสั่ง git_push() มีไว้ทำสิ่งนี้", correct: true }, { text: "merge", explain: "ไม่ การดำเนินการนี้ไม่สามารถทำได้กับ API นี้" } ]} />