创建和分享模型卡

huggingface_hub 库提供了一个 Python 接口来创建、分享和更新模型卡。访问专用文档页面，以更深入地了解 Hub 上的模型卡是什么，以及它们在底层是如何工作的。

从 Hub 加载模型卡

要从 Hub 加载现有卡片，您可以使用 ModelCard.load() 函数。在这里，我们将从 nateraw/vit-base-beans 加载卡片。

from huggingface_hub import ModelCard

card = ModelCard.load('nateraw/vit-base-beans')

此卡片具有一些您可能想要访问/利用的有用属性

card.data: 返回一个 ModelCardData 实例，其中包含模型卡的元数据。在此实例上调用 .to_dict() 以获取字典形式的表示。
card.text: 返回卡片的文本，不包括元数据标头。
card.content: 返回卡片的文本内容，包括元数据标头。

创建模型卡

从文本创建

要从文本初始化模型卡，只需将卡片的文本内容传递给初始化时的 ModelCard 即可。

content = """
---
language: en
license: mit
---

# My Model Card
"""

card = ModelCard(content)
card.data.to_dict() == {'language': 'en', 'license': 'mit'}  # True

另一种您可能想要执行此操作的方法是使用 f-strings。在以下示例中，我们

使用 ModelCardData.to_yaml() 将我们定义的元数据转换为 YAML，以便我们可以使用它在模型卡中插入 YAML 代码块。
展示如何通过 Python f-strings 使用模板变量。

card_data = ModelCardData(language='en', license='mit', library='timm')

example_template_var = 'nateraw'
content = f"""
---
{ card_data.to_yaml() }
---

# My Model Card

This model created by [@{example_template_var}](https://github.com/{example_template_var})
"""

card = ModelCard(content)
print(card)

上面的示例将使我们得到如下所示的卡片

---
language: en
license: mit
library: timm
---

# My Model Card

This model created by [@nateraw](https://github.com/nateraw)

从 Jinja 模板创建

如果您已安装 Jinja2，则可以从 jinja 模板文件创建模型卡。让我们看一个基本示例

from pathlib import Path

from huggingface_hub import ModelCard, ModelCardData

# Define your jinja template
template_text = """
---
{{ card_data }}
---

# Model Card for MyCoolModel

This model does this and that.

This model was created by [@{{ author }}](https://huggingface.co/{{author}}).
""".strip()

# Write the template to a file
Path('custom_template.md').write_text(template_text)

# Define card metadata
card_data = ModelCardData(language='en', license='mit', library_name='keras')

# Create card from template, passing it any jinja template variables you want.
# In our case, we'll pass author
card = ModelCard.from_template(card_data, template_path='custom_template.md', author='nateraw')
card.save('my_model_card_1.md')
print(card)

生成的卡片 markdown 看起来像这样

---
language: en
license: mit
library_name: keras
---

# Model Card for MyCoolModel

This model does this and that.

This model was created by [@nateraw](https://huggingface.co/nateraw).

如果您更新任何 card.data，它将反映在卡片本身中。

card.data.library_name = 'timm'
card.data.language = 'fr'
card.data.license = 'apache-2.0'
print(card)

现在，正如您所看到的，元数据标头已更新

---
language: fr
license: apache-2.0
library_name: timm
---

# Model Card for MyCoolModel

This model does this and that.

This model was created by [@nateraw](https://huggingface.co/nateraw).

当您更新卡片数据时，可以通过调用 ModelCard.validate() 来验证卡片是否仍然对 Hub 有效。这确保卡片通过 Hugging Face Hub 上设置的任何验证规则。

从默认模板创建

除了使用您自己的模板外，您还可以使用默认模板，这是一个功能齐全的模型卡，其中包含您可能想要填写的许多部分。在底层，它使用 Jinja2 来填写模板文件。

请注意，您必须安装 Jinja2 才能使用 from_template。您可以使用 pip install Jinja2 来安装。

card_data = ModelCardData(language='en', license='mit', library_name='keras')
card = ModelCard.from_template(
    card_data,
    model_id='my-cool-model',
    model_description="this model does this and that",
    developers="Nate Raw",
    repo="https://github.com/huggingface/huggingface_hub",
)
card.save('my_model_card_2.md')
print(card)

分享模型卡

如果您已通过 Hugging Face Hub 身份验证（通过使用 huggingface-cli login 或 login()），您可以通过简单地调用 ModelCard.push_to_hub() 将卡片推送到 Hub。让我们看一下如何做到这一点……

首先，我们将在经过身份验证的用户的命名空间下创建一个名为 'hf-hub-modelcards-pr-test' 的新仓库

from huggingface_hub import whoami, create_repo

user = whoami()['name']
repo_id = f'{user}/hf-hub-modelcards-pr-test'
url = create_repo(repo_id, exist_ok=True)

然后，我们将从默认模板创建一个卡片（与上面部分中定义的模板相同）

card_data = ModelCardData(language='en', license='mit', library_name='keras')
card = ModelCard.from_template(
    card_data,
    model_id='my-cool-model',
    model_description="this model does this and that",
    developers="Nate Raw",
    repo="https://github.com/huggingface/huggingface_hub",
)

最后，我们将把它推送到 hub

card.push_to_hub(repo_id)

您可以在此处查看生成的卡片。

如果您想将卡片作为拉取请求推送，您只需在调用 push_to_hub 时说明 create_pr=True 即可

card.push_to_hub(repo_id, create_pr=True)

可以在此处查看由此命令创建的生成的 PR。

更新元数据

在本节中，我们将了解 repo 卡片中的元数据是什么以及如何更新它们。

metadata 指的是一个哈希映射（或键值）上下文，它提供有关模型、数据集或 Space 的一些高级信息。该信息可以包括诸如模型的 pipeline type、model_id 或 model_description 之类的详细信息。有关更多详细信息，您可以查看以下指南：模型卡、数据集卡和 Spaces 设置。现在让我们看一些关于如何更新这些元数据的示例。

让我们从第一个示例开始

>>> from huggingface_hub import metadata_update
>>> metadata_update("username/my-cool-model", {"pipeline_tag": "image-classification"})

使用这两行代码，您将更新元数据以设置新的 pipeline_tag。

默认情况下，您无法更新卡片上已存在的键。如果您想这样做，您必须显式传递 overwrite=True

>>> from huggingface_hub import metadata_update
>>> metadata_update("username/my-cool-model", {"pipeline_tag": "text-generation"}, overwrite=True)

通常情况下，您希望对您没有写入权限的仓库提出一些更改建议。您可以通过在该仓库上创建一个 PR 来做到这一点，这将允许所有者查看和合并您的建议。

>>> from huggingface_hub import metadata_update
>>> metadata_update("someone/model", {"pipeline_tag": "text-classification"}, create_pr=True)

包含评估结果

要将评估结果包含在元数据 model-index 中，您可以传递一个 EvalResult 或一个 EvalResult 列表以及您的相关评估结果。在底层，当您调用 card.data.to_dict() 时，它将创建 model-index。有关此工作原理的更多信息，您可以查看Hub 文档的此部分。

请注意，使用此功能需要您在 ModelCardData 中包含 model_name 属性。

card_data = ModelCardData(
    language='en',
    license='mit',
    model_name='my-cool-model',
    eval_results = EvalResult(
        task_type='image-classification',
        dataset_type='beans',
        dataset_name='Beans',
        metric_type='accuracy',
        metric_value=0.7
    )
)

card = ModelCard.from_template(card_data)
print(card.data)

生成的 card.data 应如下所示

language: en
license: mit
model-index:
- name: my-cool-model
  results:
  - task:
      type: image-classification
    dataset:
      name: Beans
      type: beans
    metrics:
    - type: accuracy
      value: 0.7

如果您有多个想要分享的评估结果，只需传递一个 EvalResult 列表

card_data = ModelCardData(
    language='en',
    license='mit',
    model_name='my-cool-model',
    eval_results = [
        EvalResult(
            task_type='image-classification',
            dataset_type='beans',
            dataset_name='Beans',
            metric_type='accuracy',
            metric_value=0.7
        ),
        EvalResult(
            task_type='image-classification',
            dataset_type='beans',
            dataset_name='Beans',
            metric_type='f1',
            metric_value=0.65
        )
    ]
)
card = ModelCard.from_template(card_data)
card.data

这将使您得到以下 card.data

language: en
license: mit
model-index:
- name: my-cool-model
  results:
  - task:
      type: image-classification
    dataset:
      name: Beans
      type: beans
    metrics:
    - type: accuracy
      value: 0.7
    - type: f1
      value: 0.65

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