在 Hugging Face 使用 fastai

fastai 是一个开源的深度学习库，它利用 PyTorch 和 Python 提供高级组件，用于在文本、视觉和表格数据上训练快速准确的神经网络，并生成最先进的输出。

在 Hub 中探索 fastai

您可以通过在模型页面左侧进行筛选来查找 fastai 模型。

中心上的所有模型都具有以下功能：

1. 自动生成的模型卡片，其中包含简要说明和有助于发现的元数据标签。
2. 一个交互式小部件，您可以直接在浏览器中（用于图像分类）使用该模型进行演示。
3. 一个推理 API，允许进行推理请求（用于图像分类）。

使用现有模型

huggingface_hub 库是一个轻量级的 Python 客户端，具有从 Hub 下载模型的实用函数。

pip install huggingface_hub["fastai"]

安装库后，您只需使用 from_pretrained_fastai 方法。此方法不仅加载模型，还会验证模型保存时的 fastai 版本，这对于重现性很重要。

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%

如果您想了解如何加载特定模型，可以点击 Use in fastai，您将获得一个可用的代码片段，可以直接加载模型！

分享您的模型

您可以使用 push_to_hub_fastai 方法分享您的 fastai 模型。

from huggingface_hub import push_to_hub_fastai

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

其他资源

• fastai 课程。
• fastai 网站。
• 与 Hub 集成文档。
• 与 Hub 集成公告。