Utiliser Keras sur Hugging Face

Keras est un framework open source d'apprentissage profond multi-backend, prenant en charge JAX, TensorFlow et PyTorch. Vous trouverez plus de détails à ce sujet sur keras.io.

Explorer Keras dans le Hub

Vous pouvez lister les modèles keras sur le Hub en filtrant par nom de bibliothèque sur la page des modèles.

Les modèles Keras sur le Hub bénéficient de fonctionnalités utiles lorsqu'ils sont téléversés directement depuis la bibliothèque Keras :

1. Une carte de modèle générée avec une description, un graphique du modèle, et plus encore.
2. Un nombre de téléchargements pour suivre la popularité d'un modèle.
3. Un extrait de code pour démarrer rapidement avec le modèle.

Utilisation de modèles existants

Keras est profondément intégré au Hugging Face Hub. Cela signifie que vous pouvez charger et enregistrer des modèles sur le Hub directement depuis la bibliothèque. Pour ce faire, vous devez installer une version récente de Keras et de huggingface_hub. La bibliothèque huggingface_hub est un client Python léger utilisé par Keras pour interagir avec le Hub.

pip install -U keras huggingface_hub

Une fois la bibliothèque installée, il suffit d’utiliser la méthode standard keras.saving.load_model en passant comme argument un chemin Hugging Face. Un chemin HF est un repo_id préfixé par hf://, par exemple "hf://keras-io/weather-prediction". En savoir plus sur load_model dans la documentation Keras.

import keras

model = keras.saving.load_model("hf://Wauplin/mnist_example")

Si vous souhaitez voir comment charger un modèle spécifique, vous pouvez cliquer sur Utiliser ce modèle sur la page du modèle pour obtenir un extrait de code fonctionnel !

Partager vos modèles

De la même manière que pour load_model, vous pouvez enregistrer et partager un modèle keras sur le Hub à l'aide de model.save() avec un chemin HF :

model = ...
model.save("hf://your-username/your-model-name")

Si le dépôt n'existe pas sur le Hub, il sera créé pour vous. Le modèle téléversé contient une carte de modèle, un graphique du modèle, les fichiers metadata.json et config.json, ainsi qu'un fichier model.weights.h5 contenant les poids du modèle.

Par défaut, le dépôt contiendra une carte de modèle minimale. Consultez le guide des cartes de modèle pour en savoir plus sur les cartes de modèle et sur la manière de les compléter. Vous pouvez également mettre à jour les cartes de modèle de manière programmatique à l'aide de huggingface_hub.ModelCard (voir le guide).

Vous connaissez peut-être déjà les fichiers .keras. En effet, un fichier .keras est simplement un fichier zip contenant les fichiers .json et model.weights.h5. Lorsqu’il est poussé sur le Hub, le modèle est enregistré sous forme de dossier décompressé afin de vous permettre de naviguer dans les fichiers. Notez que si vous téléversez manuellement un fichier .keras dans un dépôt de modèles sur le Hub, le dépôt sera automatiquement étiqueté keras, mais vous ne pourrez pas le charger à l’aide de keras.saving.load_model.

Ressources supplémentaires

• Guides pour développeurs Keras .
• Exemples de Keras examples.