Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
10.3 kB

Тест в конце главы[[end-of-chapter-quiz]]

Проверим, что вы усвоили в результате изучения данной главы!

1. Чем ограничиваются модели с Hub?

<Question choices={[ { text: "Моделями из библиотеки 🤗 Transformers.", explain: "Модели из библиотеки 🤗 Transformers присутствуют на Hugging Face Hub, но не только они!" }, { text: "Все модели имеют похожий с 🤗 Transformers интерфейс.", explain: "Hugging Face Hub не предъявляет никаких требований к интерфейсам моделей." }, { text: "Никаких ограничений", explain: "Верно! Никаких ограничений для загрузки моделей на Hub нет!", correct: true }, { text: "Моделями так или иначе связанным с обработкой естесственного языка.", explain: "Модели не ограничены областью использования!" } ]} />

2. Как можно управлять моделями на Hub?

<Question choices={[ { text: "Через аккаунт GCP.", explain: "Неправильно!" }, { text: "Peer-to-peer взаимодействием.", explain: "Неправильно!" }, { text: "Через git и git-lfs.", explain: "Верно! Модели на Hub – обычные git-репозитории, использующие git-lfs для больших файлов.", correct: true } ]} />

3. Что вы можете сделать, используя веб-интерфейс Hugging Face Hub?

<Question choices={[ { text: "Сделать fork существующего репозитория.", explain: "Форкинг на Hugging Face Hub недоступен." }, { text: "Сделать новый репозиторий для модели.", explain: "Верно! Но это не все, что вы можете сделать.", correct: true }, { text: "Управлять файлами и редактировать их.", explain: "Верно! Но это не единственный правильный ответ.", correct: true }, { text: "Загружать файлы", explain: "Верно! Но это еще не все.", correct: true }, { text: "Отслеживать изменения между версиями.", explain: "Верно! Но это не все, что вы можете делать.", correct: true } ]} />

4. Что такое карточка модели?

<Question choices={[ { text: "Примерное описание модели, поэтому оно менее важно, чем файлы модели и токенизатора.", explain: "Это действительно описание модели, но это важная часть: если оно неполное или отсутствует, полезность модели резко снижается." }, { text: "Способ обеспечить воспроизводимость, возможность повторного использования и честность.", explain: "Правильно! Размещение правильной информации в карточке модели поможет пользователям использовать вашу модель и узнать о ее ограничениях и предвзятости.", correct: true }, { text: "Файл Python, который можно запустить для получения информации о модели.", explain: "Карточка модели – это просто файл Markdown." } ]} />

5. Какие из этих объектов библиотеки 🤗 Transformers могут быть напрямую выложены на Hub с помощью функции push_to_hub()?

{#if fw === 'pt'} <Question choices={[ { text: "Токенизатор", explain: "Верно! Все токенизаторы обладают методом push_to_hub, его применение отправит все файлы токенизатора (словарь, архитектуру и пр.) в указанный репозиторий. Тем не менее, это не единственный верный ответ!", correct: true }, { text: "Конфигурация модели", explain: "Верно! Все конфигурации моделей обладают методом push_to_hub, его применение отправит необходимые файлы в указанный репозиторий. Тем не менее, это не единственный верный ответ!", correct: true }, { text: "Модель", explain: "Верно! Все модели обладают методом push_to_hub, его применение отправит сответствующие файлы и конфигурации в указанный репозиторий. Но это не всё, чем вы можете поделиться!", correct: true }, { text: "Экземпляр Trainer", explain: "Правильно: Trainer также обладает методом push_to_hub, его применение загрузит модель, конфигурацию, токенизатор и черновик карточки модели в указанный репозиторий. Попробуйте и другие ответы!", correct: true } ]} /> {:else} <Question choices={[ { text: "Токенизатор", explain: "Верно! Все токенизаторы обладают методом push_to_hub, его применение отправит все файлы токенизатора (словарь, архитектуру и пр.) в указанный репозиторий. Тем не менее, это не единственный верный ответ!", correct: true }, { text: "Конфигурация модели", explain: "Верно! Все конфигурации моделей обладают методом push_to_hub, его применение отправит необходимые файлы в указанный репозиторий. Тем не менее, это не единственный верный ответ!", correct: true }, { text: "Модель", explain: "Верно! Все модели обладают методом push_to_hub, его применение отправит сответствующие файлы и конфигурации в указанный репозиторий. Но это не всё, чем вы можете поделиться!", correct: true }, { text: "Все вышеперечисленной с помощью специального callback", explain: "Верно: PushToHubCallback будет регулярно отсылать все объекты в репозиторий во время обучения.", correct: true } ]} /> {/if}

6. Какой первый шаг при использовани push_to_hub() метода или инструментов командной строки?

<Question choices={[ { text: "Залогиниться на сайте Hub.", explain: "Это не поможет во время работы на локальной машине." }, { text: "Запустить'huggingface-cli login' в терминале.", explain: "Верно — это загрузит и закэширует ваш персональный токен.", correct: true }, { text: "Запустить 'notebook_login()' в ноутбуке.", explain: "Верно — это отобразит виджет для авторизации.", correct: true }, ]} />

7.Если вы используете модель и токенизатор – как вы можете загрузить их на Hub?

<Question choices={[ { text: "Вызвав метод push_to_hub у модели и токенизатора.", explain: "Верно!", correct: true }, { text: "С использованием среды Python обернуть их в huggingface_hub утилиту.", explain: "Модели и токенизаторы уже используют утилиты huggingface_hub: нет необходимости в дополнительных утилитах!" }, { text: "Сохранив их на диск и вызвав transformers-cli upload-model", explain: "Команды upload-model не существует." } ]} />

8. Какие операции git вы можете проводить с экземпляром класса Repository?

<Question choices={[ { text: "Commit", explain: "Верно, git_commit() метод как раз для этого.", correct: true }, { text: "Pull", explain: "Это предназначение метода git_pull().", correct: true }, { text: "Push", explain: "Метод git_push() делает это.", correct: true }, { text: "Merge", explain: "Нет, такая операция невозможная с данным API." } ]} />

Xet Storage Details

Size:
10.3 kB
·
Xet hash:
4dcae4723723d842b61e52dbc6c821de2afcdb1f27ecd024ff567ae03833a4d4

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.