Buckets:
Questionário de fim de capítulo
Vamos testar o que você aprendeu neste capítulo!
1. A que se limitam os modelos no Hub?
<Question choices={[ { text: "Modelos da biblioteca de 🤗 transformers.", explain: "Embora os modelos da biblioteca de 🤗 transformers sejam suportados no Hugging Face Hub, eles não são os únicos!" }, { text: "Todos os modelos com uma interface semelhante a🤗 Transformers.", explain: "Nenhum requisito de interface é definido ao carregar os modelos para o Hugging Face Hub. " }, { text: "Não tem limitações.", explain: "Certo! Não há limites no carregamento de modelos para o Hub.", correct: true }, { text: "Modelos que estão de alguma forma relacionados à PNL.", explain: "Nenhuma exigência é estabelecida em relação ao campo de aplicação" } ]} />
2. Como você pode gerenciar modelos no Hub?
<Question
choices={[
{
text: "Através de uma conta GCP.",
explain: "Errado!"
},
{
text: "Através de uma distribuição peer-to-peer.",
explain: "Errado!"
},
{
text: "Através do git e git-lfs.",
explain: "Correto! Os modelos no Hub são repositórios Git simples, deixando o git-lfs para arquivos grandes.",
correct: true
}
]}
/>
3. O que você pode fazer usando a interface web do Hugging Face Hub?
<Question choices={[ { text: "Fazer um fork de um repositório existente.", explain: "Não é possível forkar um repositório no Hugging Face Hub." }, { text: "Criar um repositório de um novo modelo.", explain: "Correto! Isso não é tudo que você pode fazer.", correct: true }, { text: "Gerenciar e editar aquivos.", explain: "Correto! Isso não é a única resposta.", correct: true }, { text: "Upload de arquivos.", explain: "Certo! Mas não é tudo.", correct: true }, { text: "Ver as diferenças entre as versões.", explain: "Correto! Isso não é tudo que você pode fazer.", correct: true } ]} />
4. O que é um model card (cartão de modelo)?
<Question choices={[ { text: "Uma descrição aproximada do modelo, portanto menos importante do que o modelo e os arquivos do tokenizer.", explain: "É de fato uma descrição do modelo, mas é uma peça importante: se estiver incompleta ou ausente, a utilidade do modelo é drasticamente reduzida." }, { text: "Uma maneira de garantir reprodutibilidade, reusabilidade e equidade.", explain: "Correto! Compartilhar as informações corretas no cartão modelo ajudará os usuários a utilizar seu modelo e estar ciente de seus limites e preconceitos.", correct: true }, { text: "Um arquivo Python que pode ser executado para recuperar informações sobre o modelo.", explain: "Cartões de modelos são apenas arquivos Markdown." } ]} />
5. Quais destes objetos da biblioteca 🤗 Transformers podem ser compartilhados diretamente no Hub com push_to_hub()?
{#if fw === 'pt'}
<Question
choices={[
{
text: "Um tokenizer",
explain: "Correto! Todos os tokenizers possuem o método push_to_hub, e usá-la enviara todos os arquivos tokenizer (vocabulário, arquitetura do tokenizer, etc.) para um determinado repo. Embora essa não seja a única resposta correta!",
correct: true
},
{
text: "Uma configuração de modelo",
explain: "Certo! Todas configurações de modelos possuem o método push_to_hub, e usá-la enviara todas para um determinado repositório. O que mais você pode compartilhar?",
correct: true
},
{
text: "Um modelo",
explain: "Correto! Todos modelos possuem o método push_to_hub, e usá-la enviara ele e suas configurações para um determinado repositório. Embora essa não seja a única resposta correta!",
correct: true
},
{
text: "Um Trainer",
explain: "Está certa — o Trainer também implementa o método push_to_hub, e usa-lo ira enviar os arquivos do modelo, sua configuração, o tokenizer, eo rascunho do cartão de modelo para um repositório. Porém, não é a única resposta correta!",
correct: true
}
]}
/>
{:else}
<Question
choices={[
{
text: "Um tokenizer",
explain: "Correto! Todos os tokenizers possuem o método push_to_hub, e usá-la enviara todos os arquivos tokenizer (vocabulário, arquitetura do tokenizer, etc.) para um determinado repo. Embora essa não seja a única resposta correta!",
correct: true
},
{
text: "Uma configuração de modelo",
explain: "Certo! Todas configurações de modelos possuem o método push_to_hub, e usá-la enviara todas para um determinado repositório. O que mais você pode compartilhar?",
correct: true
},
{
text: "Um modelo",
explain: "Correto! Todos modelos possuem o método push_to_hub, e usá-la enviara ele e suas configurações para um determinado repositório. Embora essa não seja a única resposta correta!",
correct: true
},
{
text: "Todas as opções com uma callback dedicado",
explain: "Está certa — o PushToHubCallback ira enviar regularmente os arquivos do modelo, sua configuração, e o tokenizer durante o treinamento para um repositório. Porém, não é a única resposta correta!",
correct: true
}
]}
/>
{/if}
6. Qual é o primeiro passo ao utilizar o método push_to_hub() ou as ferramentas CLI?
<Question choices={[ { text: "Entrar no website.", explain: "Isto não ira ajudar você na sua máquina local." }, { text: "Rodar 'huggingface-cli login' no terminal.", explain: "Correto — isto irá baixar e cachear seu token pessoal.", correct: true }, { text: "Rodar 'notebook_login()' em um notebook.", explain: "Correto — isto irá exibir um widget para você se autenticar.", correct: true }, ]} />
7. Você está usando um modelo e um tokenizer - como você pode envia eles para o Hub?
<Question
choices={[
{
text: "Chamando diretamente o método push_to_hub no modelo e no tokenizer.",
explain: "Correto!",
correct: true
},
{
text: "Dentro do tempo de execução Python, envolvendo-os em um huggingface_hub utilidade.",
explain: "Modelos e tokenizers já se beneficiam de huggingface_hub utilidades: não há necessidade de wrappers adicionais!"
},
{
text: "Salvando eles em disco e chamando transformers-cli upload-model",
explain: "O comando upload-model não existe."
}
]}
/>
8. Que operações de git você pode fazer com a classe Repository?
<Question
choices={[
{
text: "Um commit.",
explain: "Correto, o método git_commit() é para isto!",
correct: true
},
{
text: "Um pull",
explain: "Este é o proposito do método git_pull().",
correct: true
},
{
text: "Um push",
explain: "O método git_push() realiza isto.",
correct: true
},
{
text: "Um merge",
explain: "Não, esta operação nunca será permitida nessa API."
}
]}
/>
Xet Storage Details
- Size:
- 7.55 kB
- Xet hash:
- 5abd547ba40360b263d13d57c6f9462679bc3067e6220a1ab77f1c4f30e59b36
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.