О чём урок
Чтобы сделать вашу жизнь еще проще, Gradio напрямую интегрируется с Hugging Face Hub и Hugging Face Spaces. Вы можете загружать демо из Hub и Spaces, используя всего одну строку кода.
Для начала выберите одну из тысяч моделей, которые Hugging Face предлагает в Hub, как описано в Главе 4.
Используя специальный метод Interface.load(), вы передаете "model/" (или, эквивалентно, "huggingface/") после чего следует имя модели. Например, здесь приведен код для создания демо для GPT-J, большой языковой модели, добавьте пару примеров ввода:
Код, приведенный выше, приведет к созданию интерфейса, представленного ниже:
Загрузка модели таким образом использует Inference API Hugging Face, вместо того, чтобы загружать модель в память. Это идеально подходит для огромных моделей, таких как GPT-J или T0pp, которые которые требуют много RAM.
Чтобы загрузить любое пространство (Space) из Hugging Face Hub и воссоздать его локально, вы можете передать spaces/ в Interface, за которым следует имя пространства.
Помните демо из раздела 1, которое удаляет фон изображения? Давайте загрузим его из Hugging Face Spaces:
Одна из особенностей загрузки демо из Hub или Spaces заключается в том, что вы можете настраивать их переопределив любой из параметров. Здесь мы добавим заголовок и задействуем веб-камеру:
Теперь, когда мы изучили несколько способов интеграции Gradio с Hugging Face Hub, давайте рассмотрим некоторые дополнительные возможности класса Interface. Этому будет посвящен следующий раздел!
План урока
- Загрузка моделей из Hugging Face Hub
- Загрузка с Hugging Face Spaces
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.