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共享预训练模型

在下面的步骤中，我们将看看将预训练模型分享到 🤗 Hub 的最简单方法。有可用的工具和实用程序可以让直接在 Hub 上共享和更新模型变得简单，我们将在下面进行探讨。

我们鼓励所有训练模型的用户通过与社区共享来做出贡献——共享模型，即使是在非常特定的数据集上进行训练，也将帮助他人，节省他们的时间和计算资源，并提供对有用的训练工件的访问。反过来，您可以从其他人所做的工作中受益！

创建新模型存储库的方法有以下三种：

- 使用 push_to_hub API 接口
- 使用 huggingface_hub Python 库
- 使用 web 界面

创建存储库后，您可以通过 git 和 git-lfs 将文件上传到其中。我们将在以下部分引导您创建模型存储库并将文件上传到它们

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使用 push_to_hub API

将文件上传到模型中心的最简单方法是利用 push_to_hub API 接口。

在继续之前，您需要生成一个身份验证令牌，以便 huggingface_hub API 知道您是谁以及您对哪些名称空间具有写入权限。确保你在一个环境中 transformers 已安装（见安装）。如果您在笔记本中，可以使用以下功能登录：

    from huggingface_hub import notebook_login

    notebook_login()

在终端中，您可以运行：

    huggingface-cli login

在这两种情况下，系统都会提示您输入用户名和密码，这与您用于登录 Hub 的用户名和密码相同。如果您还没有 Hub 配置文件，则应该创建一个创建一个账户。

好的！您现在已将身份验证令牌存储在缓存文件夹中。让我们创建一些存储库！

如果你玩过 Trainer 用于训练模型的 API，将其上传到 Hub 的最简单方法是设置 push_to_hub=True 当你定义你的 TrainingArguments ：

    from transformers import TrainingArguments

    training_args = TrainingArguments(
        "bert-finetuned-mrpc", save_strategy="epoch", push_to_hub=True
    )

你声明 trainer.train() 的时候， 这 Trainer 然后每次将您的模型保存到您的命名空间中的存储库中时（这里是每个时代），它将上传到模型中心。该存储库将命名为您选择的输出目录（此处 bert-finetuned-mrpc ) 但您可以选择不同的名称 hub_model_id = a_different_name 。

要将您的模型上传到您所属的组织，只需将其传递给 hub_model_id = my_organization/my_repo_name 。

训练结束后，你应该做最后的 trainer.push_to_hub() 上传模型的最新版本。它还将生成包含所有相关元数据的模型卡，报告使用的超参数和评估结果！以下是您可能会在此类模型卡中找到的内容示例：

在较低级别，可以通过模型、标记器和配置对象直接访问模型中心 push_to_hub() 方法。此方法负责创建存储库并将模型和标记器文件直接推送到存储库。与我们将在下面看到的 API 不同，不需要手动处理。

为了了解它是如何工作的，让我们首先初始化一个模型和一个标记器：

    from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

    checkpoint = "camembert-base"

    model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(checkpoint)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

你可以自由地用这些做任何你想做的事情——向标记器添加标记，训练模型，微调它。一旦您对生成的模型、权重和标记器感到满意，您就可以利用 push_to_hub() 方法直接在 model 中：

    model.push_to_hub("dummy-model")

这将创建新的存储库 dummy-model 在您的个人资料中，并用您的模型文件填充它。 对标记器执行相同的操作，以便所有文件现在都可以在此存储库中使用：

    tokenizer.push_to_hub("dummy-model")

如果您属于一个组织，只需指定 organization 上传到该组织的命名空间的参数：

    tokenizer.push_to_hub("dummy-model", organization="huggingface")

如果您希望使用特定的 Hugging Face 令牌，您可以自由地将其指定给 push_to_hub() 方法也是：

    tokenizer.push_to_hub("dummy-model", organization="huggingface", use_auth_token="<TOKEN>")

现在前往模型中心找到您新上传的模型：https://huggingface.co/user-or-organization/dummy-model。

单击“文件和版本”选项卡，您应该会在以下屏幕截图中看到可见的文件：

✏️ 试试看！获取与检查点关联的模型和标记器，并使用该方法将它们上传到您的命名空间中的存储库。在删除之前，请仔细检查该存储库是否正确显示在您的页面上。

如您所见， push_to_hub() 方法接受多个参数，从而可以上传到特定的存储库或组织命名空间，或使用不同的 API 令牌。我们建议您查看直接在🤗 Transformers documentation了解什么是可能的

这 push_to_hub() 方法由huggingface_hubPython 包，为 Hugging Face Hub 提供直接 API。它集成在 🤗 Transformers 和其他几个机器学习库中，例如allenlp.虽然我们在本章中专注于 🤗 Transformers 集成，但将其集成到您自己的代码或库中很简单。

跳到最后一部分，了解如何将文件上传到新创建的存储库！

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使用 huggingface_hub python库

这 huggingface_hub Python 库是一个包，它为模型和数据集中心提供了一组工具。它为常见任务提供了简单的方法和类，例如 获取有关模型中心上存储库的信息并对其进行管理。它提供了在 git 之上工作的简单 API 来管理这些存储库的内容并集成 Hub 在您的项目和库中。

类似于使用 push_to_hub API，这将要求您将 API 令牌保存在缓存中。为此，您需要使用 login 来自 CLI 的命令，如上一节所述（同样，确保在这些命令前面加上 ! 字符（如果在 Google Colab 中运行）：

    huggingface-cli login

这 huggingface_hub 包提供了几种对我们有用的方法和类。首先，有几种方法可以管理存储库的创建、删除等：

    from huggingface_hub import (
        # User management
        login,
        logout,
        whoami,

        # Repository creation and management
        create_repo,
        delete_repo,
        update_repo_visibility,

        # And some methods to retrieve/change information about the content
        list_models,
        list_datasets,
        list_metrics,
        list_repo_files,
        upload_file,
        delete_file,
    )

此外，它还提供了非常强大的 Repository 用于管理本地存储库的类。我们将在接下来的几节中探讨这些方法和该类，以了解如何利用它们。

这 create_repo 方法可用于在模型中心上创建新存储库：

    from huggingface_hub import create_repo

    create_repo("dummy-model")

这将创建存储库 dummy-model 在您的命名空间中。如果愿意，您可以使用 organization 争论：

    from huggingface_hub import create_repo

    create_repo("dummy-model", organization="huggingface")

这将创建 dummy-model 存储库中的 huggingface 命名空间，假设您属于该组织。 其他可能有用的参数是：

- private 以指定存储库是否应对其他人可见。
- token 如果您想用给定的令牌覆盖存储在缓存中的令牌。
- repo_type 如果你想创建一个或一个替代一个的而不是模型。接受的值和 datasetspace “dataset""space”。

创建存储库后，我们应该向其中添加文件！跳到下一部分以查看可以处理此问题的三种方法。

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使用网络界面

Web 界面提供了直接在 Hub 中管理存储库的工具。使用该界面，您可以轻松创建存储库、添加文件（甚至是大文件！）、探索模型、可视化差异等等。

要创建新的存储库，请访问huggingface.co/new：

首先，指定存储库的所有者：这可以是您或您所属的任何组织。如果您选择一个组织，该模型将出现在该组织的页面上，并且该组织的每个成员都可以为存储库做出贡献。

接下来，输入您的模型名称。这也将是存储库的名称。最后，您可以指定您的模型是公开的还是私有的。私人模特要求您拥有付费 Hugging Face 帐户，并允许您将模特隐藏在公众视野之外。

创建模型存储库后，您应该看到如下页面：

这是您的模型将被托管的地方。要开始填充它，您可以直接从 Web 界面添加 README 文件。

README 文件在 Markdown 中 - 随意使用它！本章的第三部分致力于构建模型卡。这些对于为您的模型带来价值至关重要，因为它们是您告诉其他人它可以做什么的地方。

如果您查看“文件和版本”选项卡，您会发现那里还没有很多文件——只有自述文件你刚刚创建和.git 属性跟踪大文件的文件。

接下来我们将看看如何添加一些新文件。

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上传模型文件

Hugging Face Hub 上的文件管理系统基于用于常规文件的 git 和 git-lfs（代表Git Large File Storage) 对于较大的文件。

在下一节中，我们将介绍将文件上传到 Hub 的三种不同方式：通过 huggingface_hub 并通过 git 命令。

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The upload_file approach

使用 upload_file 不需要在您的系统上安装 git 和 git-lfs。它使用 HTTP POST 请求将文件直接推送到 🤗 Hub。这种方法的一个限制是它不能处理大于 5GB 的文件。 如果您的文件大于 5GB，请按照下面详述的另外两种方法进行操作。API 可以按如下方式使用：

    from huggingface_hub import upload_file

    upload_file(
        "<path_to_file>/config.json",
        path_in_repo="config.json",
        repo_id="<namespace>/dummy-model",
    )

这将上传文件 config.json 可在 path_to_file 到存储库的根目录 config.json , 到 dummy-model 存储库。 其他可能有用的参数是：

- token，如果要通过给定的令牌覆盖缓存中存储的令牌。
- repo_type, 如果你想要上传一个 `dataset` 或一个 `space` 而不是模型。 接受的值为 `"dataset"` 和 `"space"`.

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The Repository class

以类似 git 的方式管理本地存储库。它抽象了 git 可能遇到的大部分痛点，以提供我们需要的所有功能。

使用这个类需要安装 git 和 git-lfs，所以确保你已经安装了 git-lfs（参见here安装说明）并在开始之前进行设置。

为了开始使用我们刚刚创建的存储库，我们可以通过克隆远程存储库将其初始化到本地文件夹开始：

    from huggingface_hub import Repository

    repo = Repository("<path_to_dummy_folder>", clone_from="<namespace>/dummy-model")

这创建了文件夹 path_to_dummy_folder 在我们的工作目录中。该文件夹仅包含 .gitattributes 文件，因为这是通过实例化存储库时创建的唯一文件 create_repo。

从现在开始，我们可以利用几种传统的 git 方法：

    repo.git_pull()
    repo.git_add()
    repo.git_commit()
    repo.git_push()
    repo.git_tag()

另外！我们建议您查看 Repository 可用文件here有关所有可用方法的概述。

目前，我们有一个模型和一个标记器，我们希望将其推送到模型中心。我们已经成功克隆了存储库，因此我们可以将文件保存在该存储库中。

我们首先通过拉取最新更改来确保我们的本地克隆是最新的：

    repo.git_pull()

完成后，我们保存模型和标记器文件：

    model.save_pretrained("<path_to_dummy_folder>")
    tokenizer.save_pretrained("<path_to_dummy_folder>")

这 path_to_dummy_folder 现在包含所有模型和标记器文件。我们遵循通常的 git 工作流程，将文件添加到暂存区，提交它们并将它们推送到模型中心：

    repo.git_add()
    repo.git_commit("Add model and tokenizer files")
    repo.git_push()

恭喜！您刚刚将第一个文件推送到hub上。

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The git-based approach

这是上传文件的非常简单的方法：我们将直接使用 git 和 git-lfs 来完成。大多数困难都被以前的方法抽象掉了，但是下面的方法有一些警告，所以我们将遵循一个更复杂的用例。

使用这个类需要安装 git 和 git-lfs，所以请确保你有git-lfs安装（请参阅此处了解安装说明）并在开始之前进行设置。

首先从初始化 git-lfs 开始：

    git lfs install

    Updated git hooks.
    Git LFS initialized.

完成后，第一步是克隆您的模型存储库：

    git clone https://huggingface.co/<namespace>/<your-model-id>

我的用户名是 lysandre 我使用了模型名称 dummy ，所以对我来说，命令最终如下所示：

    git clone https://huggingface.co/lysandre/dummy

我现在有一个名为的文件夹假在我的工作目录中。我能 cd 进入文件夹并查看内容：

    cd dummy && ls

    README.md

如果您刚刚使用 Hugging Face Hub 创建了您的存储库 create_repo 方法，这个文件夹应该只包含一个隐藏的 .gitattributes 文件。如果您按照上一节中的说明使用 Web 界面创建存储库，则该文件夹应包含一个自述文件文件旁边的隐藏 .gitattributes 文件，如图所示。

添加一个常规大小的文件，例如配置文件、词汇文件，或者基本上任何几兆字节以下的文件，就像在任何基于 git 的系统中所做的一样。但是，更大的文件必须通过 git-lfs 注册才能将它们推送到Hugging Face。

让我们回到 Python 来生成我们想要提交到我们的虚拟存储库的模型和标记器：

    from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

    checkpoint = "camembert-base"

    model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(checkpoint)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

    # Do whatever with the model, train it, fine-tune it...

    model.save_pretrained("<path_to_dummy_folder>")
    tokenizer.save_pretrained("<path_to_dummy_folder>")

现在我们已经保存了一些模型和标记器工件，让我们再看看假文件夹：

    ls

    config.json  pytorch_model.bin  README.md  sentencepiece.bpe.model  special_tokens_map.json tokenizer_config.json  tokenizer.json

If you look at the file sizes (for example, with `ls -lh`), you should see that the model state dict file (pytorch_model.bin) is the only outlier, at more than 400 MB.

✏️ 从 web 界面创建存储库时，*.gitattributes* 文件会自动设置为将具有某些扩展名的文件，例如 *.bin* 和 *.h5* 视为大文件，git-lfs 会对其进行跟踪您无需进行必要的设置。

我们现在可以继续进行，就像我们通常使用传统 Git 存储库一样。我们可以使用以下命令将所有文件添加到 Git 的暂存环境中 git add 命令：

    git add .

然后我们可以查看当前暂存的文件：

    git status

    On branch main
    Your branch is up to date with 'origin/main'.

    Changes to be committed:
      (use "git restore --staged <file>..." to unstage)
      modified:   .gitattributes
    	new file:   config.json
    	new file:   pytorch_model.bin
    	new file:   sentencepiece.bpe.model
    	new file:   special_tokens_map.json
    	new file:   tokenizer.json
    	new file:   tokenizer_config.json

同样，我们可以确保 git-lfs 使用其跟踪正确的文件 status 命令：

    git lfs status

    On branch main
    Objects to be pushed to origin/main:

    Objects to be committed:

    	config.json (Git: bc20ff2)
    	pytorch_model.bin (LFS: 35686c2)
    	sentencepiece.bpe.model (LFS: 988bc5a)
    	special_tokens_map.json (Git: cb23931)
    	tokenizer.json (Git: 851ff3e)
    	tokenizer_config.json (Git: f0f7783)

    Objects not staged for commit:

我们可以看到所有文件都有 Git 作为处理程序，除了其中有 LFS的pytorch_model.bin 和 sentencepiece.bpe.model。

让我们继续最后的步骤，提交并推送到Hugging Face远程仓库：

    git commit -m "First model version"

    [main b08aab1] First model version
     7 files changed, 29027 insertions(+)
      6 files changed, 36 insertions(+)
     create mode 100644 config.json
     create mode 100644 pytorch_model.bin
     create mode 100644 sentencepiece.bpe.model
     create mode 100644 special_tokens_map.json
     create mode 100644 tokenizer.json
     create mode 100644 tokenizer_config.json

推送可能需要一些时间，具体取决于您的互联网连接速度和文件大小：

    git push

    Uploading LFS objects: 100% (1/1), 433 MB | 1.3 MB/s, done.
    Enumerating objects: 11, done.
    Counting objects: 100% (11/11), done.
    Delta compression using up to 12 threads
    Compressing objects: 100% (9/9), done.
    Writing objects: 100% (9/9), 288.27 KiB | 6.27 MiB/s, done.
    Total 9 (delta 1), reused 0 (delta 0), pack-reused 0
    To https://huggingface.co/lysandre/dummy
       891b41d..b08aab1  main -> main

If we take a look at the model repository when this is finished, we can see all the recently added files:

UI 允许您浏览模型文件和提交，并查看每个提交引入的差异：

< > Update on GitHub