在 Hugging Face 上使用 fastai

fastai 是一个开源深度学习库，它利用 PyTorch 和 Python 提供高级组件，以在文本、视觉和表格数据上训练快速且准确的神经网络，并获得最先进的输出。

在 Hub 中探索 fastai

您可以通过在模型页面的左侧进行筛选来找到 fastai 模型。

Hub 上的所有模型都具有以下功能

1. 自动生成的模型卡片，其中包含简要描述和元数据标签，以帮助发现。
2. 一个交互式 Widget，您可以使用它直接在浏览器中试用模型（用于图像分类）
3. 一个推理 API，允许发出推理请求（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 下载模型的实用功能。

pip install huggingface_hub["fastai"]

安装库后，您只需要使用 from_pretrained_fastai 方法。此方法不仅加载模型，还验证模型保存时使用的 fastai 版本，这对于可重现性非常重要。

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”（在 fastai 中使用），您将获得一个可用的代码片段来加载它！

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。