在 Hugging Face 中使用 fastai
fastai 是一个开源深度学习库，它利用 PyTorch 和 Python 提供高级组件来训练快速、准确的神经网络，并在文本、视觉和表格数据上产生最先进的结果。
在 Hub 中探索 fastai
你可以在 模型页面 左侧的过滤器中找到 fastai 模型。
Hub 上的所有模型都具有以下功能
- 自动生成的模型卡片，其中包含简要描述和元数据标签，有助于发现模型。
- 一个交互式小部件，你可以直接在浏览器中使用它来玩模型（适用于图像分类）。
- 一个推理 API，允许进行推理请求（适用于图像分类）。
使用现有模型
huggingface_hub 库是一个轻量级的 Python 客户端，它包含用于从 Hub 下载模型的实用函数。
pip install huggingface_hub["fastai"]安装库后，你只需使用 from_pretrained_fastai 方法。此方法不仅加载模型，还验证模型保存时的 fastai 版本，这对于可重复性很重要。
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%如果想查看如何加载特定模型，可以点击 在 fastai 中使用，你将获得一个可工作的代码片段，用于加载模型！
分享你的模型
你可以使用 push_to_hub_fastai 方法分享你的 fastai 模型。
from huggingface_hub import push_to_hub_fastai
push_to_hub_fastai(learner=learn, repo_id="espejelomar/identify-my-cat")