Использование fastai в Hugging Face

fastai — это библиотека Deep Learning с открытым исходным кодом, которая использует PyTorch и Python для предоставления высокоуровневых компонентов, позволяющих обучать быстрые и точные нейронные сети, обеспечивающие передовые результаты на текстовых, визуальных и табличных данных.

Исследование fastai в Hub

Модели fastai можно найти, применив фильтр слева на странице моделей.

Все модели на Hub поставляются со следующими возможностями:

1. Автоматически сгенерированная карточка модели с кратким описанием и метаданными в виде тегов, которые помогают в поиске.
2. Интерактивный виджет, с помощью которого можно взаимодействовать с моделью непосредственно в браузере (для задачи классификации изображений)
3. Виджет Inference Providers, позволяющий выполнять запросы на инференс (для классификации изображений).

Использование существующих моделей

Библиотека huggingface_hub — это лёгкий Python-клиент с утилитами для загрузки моделей с Hub.

pip install huggingface_hub["fastai"]

После установки библиотеки достаточно использовать метод from_pretrained_fastai. Этот метод не только загружает модель, но и проверяет версию fastai, при которой модель была сохранена, что важно для воспроизводимости.

from huggingface_hub import from_pretrained_fastai

learner = from_pretrained_fastai("espejelomar/identify-my-cat")

_,_,probs = learner.predict(img)
print(f"Probability it's a cat: {100*probs[1].item():.2f}%")

# Probability it's a cat: 100.00%

Если вы хотите узнать, как загрузить конкретную модель, нажмите Use in fastai — вам будет предоставлен рабочий фрагмент кода для её загрузки!

Обмен моделями

Вы можете поделиться своими моделями fastai, используя метод push_to_hub_fastai.

from huggingface_hub import push_to_hub_fastai

push_to_hub_fastai(learner=learn, repo_id="espejelomar/identify-my-cat")

Дополнительные ресурсы

• курс fastai.
• Сайт fastai.
• Интеграция с документацией Hub.
• Интеграция с Hub анонс.