创建和分享模型卡片

huggingface_hub 库提供了一个 Python 接口来创建、分享和更新模型卡片。有关 Hub 上的模型卡片是什么以及它们在底层如何工作的更深入视图，请访问专用文档页面。

从 Hub 加载模型卡片

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

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，其中包含模型卡片的元数据。在此实例上调用 .to_dict() 以获取字典表示。
card.text：返回卡片的文本，不包括元数据头部。
card.content：返回卡片的文本内容，包括元数据头部。

创建模型卡片

从文本创建

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

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

# My Model Card
"""

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

您可能想使用 f-字符串的另一种方法。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，以便我们可以将其用于在模型卡片中插入 YAML 块。
展示了如何通过 Python f-字符串使用模板变量。

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)

上面的例子会得到一个像这样的卡片

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

# My Model Card

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

从 Jinja 模板创建

如果您安装了 Jinja2，您可以从 Jinja 模板文件创建模型卡片。我们来看一个基本示例

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)

生成的卡片的 Markdown 如下所示

---
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，如您所见，元数据头部已更新

---
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，您可以通过调用 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，您还可以使用默认模板，它是一个功能齐全的模型卡片，包含大量您可能想要填写的章节。在底层，它使用Jinja2来填充模板文件。

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

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)

分享模型卡片

如果您已通过 Hugging Face Hub 身份验证（无论是使用 hf auth login 还是 login()），您可以通过简单调用 ModelCard.push_to_hub() 将卡片推送到 Hub。我们来看看如何操作…

首先，我们将在已验证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（与上面部分中定义的模板相同）创建一个卡片

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，我们将其推送到 hub

card.push_to_hub(repo_id)

您可以在此处查看生成的卡片。

如果您想以拉取请求的形式推送卡片，只需在调用 push_to_hub 时将 create_pr=True 即可。

card.push_to_hub(repo_id, create_pr=True)

由此命令创建的 PR 可以在此处查看。

更新元数据

本节我们将了解仓库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、数据集或空间的一些高级信息。这些信息可以包括模型类型、模型 ID 或模型描述等详细信息。有关更多详细信息，您可以查看这些指南：模型卡片、数据集卡片和空间设置。现在我们来看一些如何更新这些元数据的示例。

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"})

通过这两行代码，您将更新元数据以设置新的 pipeline_tag。

默认情况下，您不能更新卡片上已存在的键。如果您想这样做，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)

您经常会遇到想要建议对没有写入权限的仓库进行一些更改的情况。您可以通过在该仓库上创建拉取请求来实现，这将允许所有者审查和合并您的建议。

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

包含评估结果

要在元数据 model-index 中包含评估结果，您可以传递一个 EvalResult 或一个 EvalResult 列表以及您相关的评估结果。在底层，当您调用 card.data.to_dict() 时，它将创建 model-index。有关其工作原理的更多信息，您可以查看 Hub 文档的这一部分。

请注意，使用此功能要求您在 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 应该如下所示

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

如果您想分享多个评估结果，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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