Uso de Asteroid en Hugging Face

asteroid es un kit de herramientas de PyTorch para la separación de fuentes de audio. Permite experimentar rápidamente con conjuntos de datos comunes, con soporte para una amplia gama de conjuntos de datos y recetas para reproducir artículos.

Explorando Asteroid en el Hub

Puedes encontrar modelos de asteroid filtrando a la izquierda de la página de modelos.

Todos los modelos del Hub incluyen las siguientes características:

1. Una tarjeta de modelo generada automáticamente con una descripción, configuración de entrenamiento, métricas y más.
2. Etiquetas de metadatos que facilitan la descubribilidad y contienen información como licencias y conjuntos de datos.
3. Un widget interactivo que puedes usar para experimentar con el modelo directamente en el navegador.
4. Un widget de Inference Providers que permite realizar solicitudes de inferencia.

Uso de modelos existentes

Para una guía completa sobre la carga de modelos preentrenados, recomendamos consultar la guía oficial.

Todas las clases de modelos (BaseModel, ConvTasNet, etc.) tienen un método from_pretrained que permite cargar modelos desde el Hub.

from asteroid.models import ConvTasNet
model = ConvTasNet.from_pretrained('mpariente/ConvTasNet_WHAM_sepclean')

Si quieres ver cómo cargar un modelo específico, puedes hacer clic en Use in Adapter Transformers y se te proporcionará un fragmento de código funcional para cargarlo.

Compartir tus modelos

Por el momento no existe un método automático para subir tus modelos al Hub, pero el proceso para subirlos está documentado en la guía oficial.

Todas las recetas crean todos los archivos necesarios para subir un modelo al Hub. El proceso suele implicar los siguientes pasos:

1. Crea y clona un repositorio de modelos.
2. Mover archivos desde la salida de la receta al repositorio (tarjeta del modelo, archivos del modelo, trazas de TensorBoard).
3. Sube los archivos (git add + git commit + git push).

Una vez que hagas esto, puedes probar tu modelo directamente en el navegador y compartirlo con el resto de la comunidad.

Recursos adicionales

• Sitio web de Asteroid.
• Biblioteca library de Asteroid.
• Documentación de integración.