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在 Hugging Face 使用 spaCy
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在 Hugging Face 使用 spaCy
spaCy 是一个流行的先进自然语言处理库，广泛应用于工业界。spaCy 使得使用和训练用于命名实体识别、文本分类、词性标注等任务的管道变得容易，并允许您构建强大的应用程序来处理和分析大量文本。
在 Hub 中探索 spaCy 模型
spaCy 3.3 的官方模型在 spaCy 的组织页面。社区中的任何人也可以分享他们的 spaCy 模型，您可以通过在模型页面左侧进行筛选来找到它们。
Hub 上的所有模型都附带了有用的功能
- 一个自动生成的模型卡，包含标签方案、指标、组件等。
- 右上角有一个评估部分，您可以在其中查看指标。
- 元数据标签有助于发现并包含许可证和语言等信息。
- 一个交互式小部件，您可以在浏览器中直接使用该模型进行操作
- 允许进行推理请求的推理 API。
使用现有模型
Hub 中的所有 spaCy 模型都可以直接使用 pip install 进行安装。
pip install "en_core_web_sm @ https://huggingface.co/spacy/en_core_web_sm/resolve/main/en_core_web_sm-any-py3-none-any.whl"要找到感兴趣的链接，您可以访问包含 spaCy 模型的仓库。打开仓库后，您可以点击 Use in spaCy，然后会得到一个可用于安装和加载模型的工作代码片段！
安装后，您可以像加载任何 spaCy 管道一样加载模型。
# Using spacy.load().
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Importing as module.
import en_core_web_sm
nlp = en_core_web_sm.load()分享您的模型
使用 spaCy CLI（推荐）
spacy-huggingface-hub 库扩展了 spaCy 原生 CLI，以便用户可以轻松地将其打包的模型推送到 Hub。
您可以从 pip 安装 spacy-huggingface-hub
pip install spacy-huggingface-hub
然后您可以检查命令是否成功注册
python -m spacy huggingface-hub --help要使用 CLI 推送，您可以使用如下所示的 huggingface-hub push 命令。
python -m spacy huggingface-hub push [whl_path] [--org] [--msg] [--local-repo] [--verbose]
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
whl_path | str / Path | 使用 spacy package 打包的 .whl 文件的路径。 |
--org, -o | 字符串 | 要上传管道的组织的可选名称。 |
--msg, -m | 字符串 | 用于更新的提交消息。默认为 "Update spaCy pipeline"。 |
--local-repo, -l | str / Path | 模型仓库的本地路径（如果不存在则创建）。默认为当前工作目录中的 hub。 |
--verbose, -V | 布尔值 | 输出用于调试的额外信息，例如完整的生成中心元数据。 |
然后，您可以上传任何使用 spacy package 打包的管道。请确保设置 --build wheel 以输出二进制 .whl 文件。上传器将从管道包中读取所有元数据，包括自动生成的漂亮 README.md 和 meta.json 中可用的模型详细信息。
hf auth login
python -m spacy package ./en_ner_fashion ./output --build wheel
cd ./output/en_ner_fashion-0.0.0/dist
python -m spacy huggingface-hub push en_ner_fashion-0.0.0-py3-none-any.whl只需一分钟，您就可以将打包好的模型上传到 Hub，直接在浏览器中试用，并与社区其他成员分享。所有必需的元数据都会为您上传，您甚至会得到一个很酷的模型卡片。
该命令将输出两项内容
- 在 Hub 中查找您的仓库的位置！例如，https://huggingface.co/spacy/en_core_web_sm
- 以及如何直接从 Hub 安装管道！
从 Python 脚本
您可以使用 Python 中的 push 函数。它返回一个字典，其中包含已发布模型和 wheel 文件的 "url" 和 “whl_url”，您以后可以使用 pip install 进行安装。
from spacy_huggingface_hub import push
result = push("./en_ner_fashion-0.0.0-py3-none-any.whl")
print(result["url"])