Hugging Face에서 Asteroid 사용

asteroid은 오디오 소스 분리용 PyTorch 툴킷입니다. 다양한 데이터셋과 논문을 재현할 수 있는 레시피를 지원하여 일반적인 데이터셋에서 빠른 실험을 수행할 수 있습니다.

Hub에서 Asteroid 탐색하기

모델 페이지 왼쪽에서 필터링하여 asteroid 모델을 찾을 수 있습니다.

Hub의 모든 모델에는 다음 기능이 제공됩니다:

1. 설명, 학습 구성, 지표 등을 포함하는 자동 생성된 모델 카드
2. 검색 가능성을 높이고 라이선스 및 데이터셋과 같은 정보를 포함하는 메타데이터 태그.
3. 모델을 브라우저에서 직접 실험해 볼 수 있는 인터랙티브 위젯입니다.
4. 추론 요청을 수행할 수 있는 Inference Providers 위젯입니다.

기존 모델 사용

사전 학습된 모델을 로드하는 전체 가이드에 대해서는 공식 가이드를 확인해 보시기 바랍니다.

모든 모델 클래스(BaseModel, ConvTasNet 등)에는 Hub에서 모델을 로드할 수 있는 from_pretrained 메서드가 있습니다.

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

특정 모델을 로드하는 방법을 확인하려면 Use in Adapter Transformers를 클릭하면 로드할 수 있는 작동하는 스니펫이 제공됩니다!

모델 공유

현재 모델을 Hub에 업로드하는 자동화된 방법은 없지만, 업로드 과정은 공식 가이드에 문서화되어 있습니다.

모든 레시피는 Hub에 모델을 업로드하는 데 필요한 모든 파일을 생성합니다. 이 과정은 일반적으로 다음 단계를 포함합니다:

1. 모델 저장소를 생성하고 복제합니다.
2. 레시피 출력에서 저장소(모델 카드, 모델 파일, TensorBoard 트레이스)로 파일을 이동합니다.
3. 파일을 푸시합니다(git add + git commit + git push).

이 작업을 완료하면 브라우저에서 모델을 직접 테스트하고 커뮤니티의 다른 구성원들과 공유할 수 있습니다.

추가 리소스

• Asteroid 웹사이트.
• Asteroid 라이브러리.
• 통합 문서.