Buckets:

HuggingFaceDocBuilder's picture
|
download
raw
12.7 kB
# คำถามท้ายบท
<CourseFloatingBanner
chapter={4}
classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>
มาทดสอบความรู้ที่คุณได้เรียนในบทนี้กันเถอะ!
### 1. อะไรคือข้อจำกัดของโมเดลบน Hub?
<Question
choices={[
{
text: "โมเดลจาก 🤗 Transformers library",
explain: "แม Hugging Face Hub บรองโมเดลจาก 🤗 Transformers library แตั่นกไมใชั้งหมดที่ี!"
},
{
text: "กโมเดลที่นเตอรเฟซเหมอนก 🤗 Transformers",
explain: "ไมอบงคบเกี่ยวกบอนเตอรเฟซเมื่อทำการอพโหลดโมเดลขึ้นสู่ Hugging Face Hub"
},
{
text: "ไมอจำกดใดๆ",
explain: "กตองแล! ไมอจำกดใดๆในการอพโหลดโมเดลขึ้นสู่ Hub",
explain: "Right! There are no limits when uploading models to the Hub.",
correct: true
},
{
text: "โมเดลที่ใชไดบงานประเภท NLP",
explain: "ไมอบงคบเกี่ยวกบประเภทของการใชงาน!"
}
]}
/>
### 2. คุณสามารถจัดการโมเดลบน Hub ได้อย่างไร?
<Question
choices={[
{
text: "านบญชGCP",
explain: "ไมกตอง!"
},
{
text: "านการกระจายแบบ peer-to-peer",
explain: "ไมกตอง!"
},
{
text: "าน git และ git-lfs",
explain: "กตองแล! โมเดลบน Hub เป Git repositories แบบเรยบงาย การใชงาน git-lfs สำหรบไฟลขนาดใหญ่",
correct: true
}
]}
/>
### 3. คุณสามารถใช้ web interface ของ Hugging Face Hub ทำอะไรได้บ้าง?
<Question
choices={[
{
text: "Fork repository ี่อยู่แล",
explain: "การ Fork repository ไมสามารถทำไดบน Hugging Face Hub"
},
{
text: "สราง model repository ใหม่",
explain: "กตองแล! แตั้นกไมใชั้งหมดที่ณทำได้",
correct: true
},
{
text: "ดการและแกไขไฟล์",
explain: "กตองแล! แตั้นกไมใชคำตอบที่กเพยงขอเดยว",
correct: true
},
{
text: "พโหลดไฟล์",
explain: "กตองแล! แตงไมใชั้งหมด",
correct: true
},
{
text: "ความแตกตางระหวางเวอรั่นตางๆ",
explain: "กตองแล! แตั้นกไมใชั้งหมดที่ณทำได้",
correct: true
}
]}
/>
### 4. การ์ดโมเดลคืออะไร?
<Question
choices={[
{
text: "คำอธบายโมเดลแบบหยาบๆ งนั้นจงสำคญนอยกวาไฟลโมเดลและ tokenizer",
explain: "นคอคำอธบายของโมเดล แตนเปนชิ้นที่สำคญมาก: ามนไมสมบรณหรอขาดตกบกพรองบางอยางไป ณประโยชนของโมเดลจะลงลดอยางมาก"
},
{
text: "ี่ใชในการรบประกนความสามารถในการทำซ (reproducibility), ความสามารถในการนำกลบมาใช้ (reusability) และความเทาเทยม (fairness)",
explain: "กตองแล! การแบงปนขอมลที่กตองในการดโมเดลจะชวยใหู้ใชสามารถนำโมเดลของคณไปใชและคำนงถงขอจำกดและความลำเอยงของม",
correct: true
},
{
text: "ไฟลPython ี่สามารถรนเพื่อดงขอมลเกี่ยวกบโมเดลได้",
explain: "การดโมเดลเปนไฟลMarkdown แบบเรยบงาย"
}
]}
/>
### 5. วัตถุ (objects) ใดต่อไปนี้ของ 🤗 Transformers library ที่สามารถถูกแบ่งปันได้โดยตรงบน Hub ผ่านคำสั่ง `push_to_hub()`?
{#if fw === 'pt'}
<Question
choices={[
{
text: "tokenizer",
explain: "กตองแล! tokenizer ั้งหมดมคำสั่ push_to_hub และใชนในการดนไฟลั้งหมดของ tokenizer (คำศพท์ (vocabulary), สถาปตยกรรมของ tokenizer และอื่นๆ) ไปย repo ี่กำหนดไดแตี่ไมใชคำตอบที่กเพยงขอเดยว!",
correct: true
},
{
text: "model configuration",
explain: "กตองแล! ไฟลสำหรบกำหนดคาของโมเดล (model configurations) ั้งหมดมคำสั่ push_to_hub และใชนในการดนพวกมนขึ้นไปย repo ี่กำหนดไดอะไรอกที่ณสามารถแบงปนได้?",
correct: true
},
{
text: "model",
explain: "กตองแล! โมเดลทั้งหมดมคำสั่ push_to_hub และใชนในการดนพวกมนและไฟลกำหนดคาของพวกมนขึ้นไปย repo ี่กำหนดไดแตั่นกไมใชั้งหมดที่ณแบงปนได้",
correct: true
},
{
text: "Trainer",
explain: "กตองTrainer คำสั่ push_to_hub และใชนในการอพโหลดโมเดล, ไฟลกำหนดค, tokenizer และดราฟของการดโมเดลไปย repo ี่กำหนดไดลองตอบขออื่นดู!",
correct: true
}
]}
/>
{:else}
<Question
choices={[
{
text: "tokenizer",
explain: "กตองแล! tokenizer ั้งหมดมคำสั่ push_to_hub และใชนในการดนไฟลั้งหมดของ tokenizer (คำศพท์ (vocabulary), สถาปตยกรรมของ tokenizer และอื่นๆ) ไปย repo ี่กำหนดไดแตี่ไมใชคำตอบที่กเพยงขอเดยว!",
correct: true
},
{
text: "model configuration",
explain: "กตองแล! ไฟลสำหรบกำหนดคาของโมเดล (model configurations) ั้งหมดมคำสั่ push_to_hub และใชนในการดนพวกมนขึ้นไปย repo ี่กำหนดไดอะไรอกที่ณสามารถแบงปนได้?",
correct: true
},
{
text: "model",
explain: "กตองแล! โมเดลทั้งหมดมคำสั่ push_to_hub และใชนในการดนพวกมนและไฟลกำหนดคาของพวกมนขึ้นไปย repo ี่กำหนดไดแตั่นกไมใชั้งหมดที่ณแบงปนได้",
correct: true
},
{
text: "ั้งหมดที่กลาวมารวมก callback ี่ศให้",
explain: "กตองโดยปกตPushToHubCallback จะสงวตถั้งหมดเหลานั้นไปย repo ระหวางการเทรน",
correct: true
}
]}
/>
{/if}
### 6. อะไรคือขั้นตอนแรกในการใช้คำสั่ง `push_to_hub()` หรือเครื่องมือ CLI?
<Question
choices={[
{
text: "Log in เขาสู่หนาเวบไซต์",
explain: "การทำแบบนี้ไมไดวยอะไรก local machine ของคณเลย"
},
{
text: "นคำสั่ 'huggingface-cli login' ใน terminal",
explain: "กตองการทำแบบนี้จะดาวนโหลดและเกบโทเคนสวนตวของคณไวใน cache",
correct: true
},
{
text: "นคำสั่ 'notebook_login()' ใน notebook",
explain: "กตองการทำแบบนี้จะแสดงเครื่องม (widget) ใหณรบรองความถกตอง (authentication)",
correct: true
},
]}
/>
### 7. คุณกำลังใช้งานโมเดลและ tokenizer อยู่ — คุณจะสามารถอัพโหลดพวกมันขึ้นไปบน Hub ได้อย่างไร?
<Question
choices={[
{
text: "โดยการเรยกคำสั่ push_to_hub โดยตรงจากโมเดลและ tokenizer",
explain: "กตองแล!",
correct: true
},
{
text: "ภายใน Python runtime คลมพวกมนเอาไววย huggingface_hub utility",
explain: "โมเดลและ tokenizers ารบประโยชนจาก huggingface_hub utilities อยู่แลว: ไมจำเปนจะตองมการคลมเพิ่!"
},
{
text: "โดยการบนทกพวกมนลงบนเครื่องและเรยกใชคำสั่ transformers-cli upload-model",
explain: "ไมคำสั่ upload-model ี้อยู่"
}
]}
/>
### 8. มีการดำเนินการ git (git operations) ใดบ้างที่คุณสามารถทำได้กับคลาส `Repository`?
<Question
choices={[
{
text: "commit",
explain: "กตอง คำสั่ git_commit() ไวสำหรบสิ่งนี้",
correct: true
},
{
text: "pull",
explain: "ั่นคอวตถประสงคของคำสั่ git_pull()",
correct: true
},
{
text: "push",
explain: "คำสั่ git_push() ไวทำสิ่งนี้",
correct: true
},
{
text: "merge",
explain: "ไมการดำเนนการนี้ไมสามารถทำได API ี้"
}
]}
/>

Xet Storage Details

Size:
12.7 kB
·
Xet hash:
db2057d5e0d3abf73b9b40047184a34a721f4ae47651a0c978c46ec24b61ad10

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