ამ ბლოგპოსტში განვიხილავთ, თუ როგორ შეგიძლიათ მარტივად წარმოადგინოთ თქვენი მოდელები Hub-ში. ამისთვის საჭიროა მხოლოდ ინტერფეისის განსაზღვრა, რომელიც მოიცავს: ინტერფეისის განსაზღვრის შემდეგ, უბრალოდ გამოიძახეთ .launch() და თქვენი დემო გაეშვება. ამის გაკეთება შეგიძლიათ Colab-ში, მაგრამ თუ გსურთ მისი გაზიარება საზოგადოებასთან, შესანიშნავი ვარიანტია Spaces-ის გამოყენება! Spaces არის მარტივი, უფასო საშუალება თქვენი ML დემო აპლიკაციების Python-ში ჰოსტინგისთვის. ამისათვის, შეგიძლიათ შექმნათ რეპოზიტორი https://huggingface.co/new-space-ზე და SDK-დ აირჩიოთ Gradio. ამის შემდეგ, შექმენით ფაილი სახელწოდებით app.py, დააკოპირეთ ქვემოთ მოცემული კოდი და თქვენი აპლიკაცია რამდენიმე წამში გაეშვება! შეგიძლიათ სცადოთ ამბების გენერაციის მოდელი აქ. ფარულად, Gradio იძახებს Inference API-ს, რომელიც მხარს უჭერს Transformers-ს, ისევე როგორც სხვა პოპულარულ ML ფრეიმვორკებს, როგორიცაა spaCy, SpeechBrain და Asteroid. ეს ინტეგრაცია მხარს უჭერს სხვადასხვა ტიპის მოდელებს: გამოსახულება-ტექსტად, მეტყველება-ტექსტად, ტექსტი-მეტყველებად და სხვა. შეგიძლიათ იხილოთ BigGAN ImageNet ტექსტი-გამოსახულებად მოდელის მაგალითი აქ. იმპლემენტაცია მოცემულია ქვემოთ. შეგიძლიათ თქვენი მოდელები განათავსოთ Spaces-ში მაშინაც კი, თუ Inference API არ უჭერს მხარს თქვენს მოდელს. უბრალოდ შეფუთეთ თქვენი მოდელის ინფერენცია Gradio ინტერფეისში, როგორც ეს აღწერილია ქვემოთ და განათავსეთ Spaces-ში. Gradio Series-ის გამოყენებით, შეგიძლიათ სხვადასხვა მოდელების კომბინირება! აქ, ჩვენ დავამატეთ ფრანგულ-ინგლისურის თარგმნის მოდელი ამბების გენერატორის თავზე და ინგლისურ-ფრანგულის თარგმნის მოდელი გენერატორის მოდელის ბოლოს, რათა უბრალოდ შეგვექმნა ფრანგული ამბების გენერატორი. შეგიძლიათ იხილოთ ფრანგული ამბების გენერატორი აქ. შეგიძლიათ თქვენი დემოები გაუშვათ Hugging Face-ზე Spaces-ის წყალობით! ამისათვის, უბრალოდ შექმენით ახალი Space, შემდეგ კი გადმოიტანეთ თქვენი დემოები „drag and drop“-ის გამოყენებით, ან Git-ის მეშვეობით. მარტივად შექმენით თქვენი პირველი დემო Spaces-ის გამოყენებით აქ! მეტი სტატია ჩვენი ბლოგიდან · დარეგისტრირდით ან შეხვიდეთ კომენტარისთვის