Buckets:
Quiz de fin de chapitre
Testons ce que vous avez appris dans ce chapitre !
1. A quoi sont limités les modèles du Hub ?
<Question choices={[ { text: "Aux modèles de la bibliothèque 🤗 Transformers.", explain: "Si les modèles de la bibliothèque 🤗 Transformers sont pris en charge sur le Hub, ils ne sont pas les seuls !" }, { text: "Tous les modèles avec une interface similaire à 🤗 Transformers.", explain: "Aucune exigence d'interface n'est fixée lors du téléchargement de modèles vers le Hub." }, { text: "Il n'y a pas de limites.", explain: "Il n'y a pas de limites au téléchargement de modèles sur le Hub.", correct: true }, { text: "Des modèles qui sont d'une certaine manière liés au NLP.", explain: "Aucune exigence n'est fixée concernant le domaine d'application !" } ]} />
2. Comment pouvez-vous gérer les modèles sur le Hub ?
<Question
choices={[
{
text: "Par le biais d'un compte GCP.",
explain: " "
},
{
text: "Grâce à la distribution pair à pair.",
explain: " "
},
{
text: "Par le biais de git et git-lfs.",
explain: "Les modèles sur le Hub sont de simples dépôts Git exploitant git-lfs pour les fichiers volumineux.",
correct: true
}
]}
/>
3. Que pouvez-vous faire en utilisant l'interface web du Hub ?
<Question choices={[ { text: "« Forker » un dépôt existant.", explain: "« Forker » un dépôt n'est pas possible sur le Hub." }, { text: "Créer un nouveau dépôt de modèles.", explain: "Ce n'est pas tout ce que vous pouvez faire, cependant.", correct: true }, { text: "Gérer et modifier des fichiers.", explain: "Ce n'est pas la seule bonne réponse, cependant.", correct: true }, { text: "Télécharger des fichiers.", explain: "Mais ce n'est pas tout.", correct: true }, { text: "Voir les différences entre les versions.", explain: "Ce n'est pas tout ce que vous pouvez faire.", correct: true } ]} />
4. Qu'est-ce qu'une carte de modèle ?
<Question choices={[ { text: "Une description approximative du modèle, donc moins importante que les fichiers du modèle et du tokenizer.", explain: "Il s'agit bien d'une description du modèle, mais c'est un élément important : s'il est incomplet ou absent, l'utilité du modèle est considérablement réduite." }, { text: "Un moyen d'assurer la reproductibilité, la réutilisation et l'équité..", explain: "Le fait de partager les bonnes informations dans la fiche du modèle aidera les utilisateurs à tirer parti de votre modèle et à être conscients de ses limites et de ses biais.", correct: true }, { text: "Un fichier Python qui peut être exécuté pour récupérer des informations sur le modèle.", explain: "Les cartes de modèle sont de simples fichiers Markdown." } ]} />
5. Lesquels de ces objets de la bibliothèque 🤗 Transformers peuvent être directement partagés sur le Hub avec push_to_hub() ?
{#if fw === 'pt'}
<Question
choices={[
{
text: "Un tokenizer",
explain: "Tous les tokenizers ont la méthode push_to_hub et l'utiliser poussera tous les fichiers du tokenizer (vocabulaire, architecture du tokenizer, etc.) vers un dépôt donné. Ce n'est pas la seule bonne réponse, cependant !",
correct: true
},
{
text: "Une configuration de modèle",
explain: "Toutes les configurations de modèles ont la méthode push_to_hub et son utilisation les poussera vers un dépôt donné. Que pouvez-vous partager d'autre ?",
correct: true
},
{
text: "Un modèle",
explain: "Tous les modèles ont la méthode push_to_hub qui le pushra ainsi que leurs fichiers de configuration, vers un dépôt donné. Ce n'est pas tout ce que vous pouvez partager, cependant.",
correct: true
},
{
text: "Trainer",
explain: "Le Trainer implémente aussi la méthode push_to_hub. L'utiliser téléchargera le modèle, sa configuration, le tokenizer et une ébauche de carte de modèle vers un dépôt donné. Essayez une autre réponse !",
correct: true
}
]}
/>
{:else}
<Question
choices={[
{
text: "Un tokenizer",
explain: "Toutes les configurations de modèles ont la méthode push_to_hub et son utilisation les poussera vers un dépôt donné. Que pouvez-vous partager d'autre ?",
correct: true
},
{
text: "Une configuration de modèle",
explain: "Toutes les configurations de modèles ont la méthode push_to_hub et son utilisation les poussera vers un dépôt donné. Que pouvez-vous partager d'autre ?",
correct: true
},
{
text: "Un modèle",
explain: "Tous les modèles ont la méthode push_to_hub qui le pushra ainsi que leurs fichiers de configuration, vers un dépôt donné. Ce n'est pas tout ce que vous pouvez partager, cependant.",
correct: true
},
{
text: "Tout ce qui précède avec un callback dédié",
explain: "Le PushToHubCallback enverra régulièrement tous ces objets à un dépôt pendant l'entraînement.",
correct: true
}
]}
/>
{/if}
6. Quelle est la première étape lorsqu'on utilise la méthode push_to_hub() ou les outils CLI ?
<Question choices={[ { text: "Se connecter sur le site web.", explain: "Cela ne vous aidera pas sur votre machine locale." }, { text: "Exécuter 'huggingface-cli login' dans un terminal.", explain: "Cela va télécharger et mettre en cache votre jeton personnel.", correct: true }, { text: "Exécuter 'notebook_login()' dans un notebook.", explain: "Cela affichera un widget pour vous permettre de vous authentifier.", correct: true }, ]} />
7. Vous utilisez un modèle et un tokenizer, comment pouvez-vous les télécharger sur le Hub ?
<Question
choices={[
{
text: "En appelant la méthode push_to_hub directement sur le modèle et le tokenizer.",
explain: " ",
correct: true
},
{
text: "Au sein du moteur d'exécution Python, en les enveloppant dans une balise huggingface_hub.",
explain: "Les modèles et les tokenizers bénéficient déjà de huggingface_hub : pas besoin d'emballage supplémentaire !"
},
{
text: "En les sauvegardant sur le disque et en appelant transformers-cli upload-model.",
explain: "La commande upload-model n'existe pas."
}
]}
/>
8. Quelles opérations git pouvez-vous faire avec la classe Repository ?
<Question
choices={[
{
text: "Un commit.",
explain: "La méthode git_commit() est là pour ça.",
correct: true
},
{
text: "Un pull.",
explain: "C'est le but de la méthode git_pull().",
correct: true
},
{
text: "Un push.",
explain: "La méthode git_push() fait ça.",
correct: true
},
{
text: "Un merge.",
explain: "Cette opération ne sera jamais possible avec cette API."
}
]}
/>
Xet Storage Details
- Size:
- 7.71 kB
- Xet hash:
- 5da7b091a507e780c02a81f83b4d0dab4fdfdb3044934d5280dae46a1fd7284e
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.