在 Hugging Face 使用 fastai

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

在 Hub 上探索 fastai

你可以通过在模型页面左侧筛选来找到 fastai 模型。

Hub 上的所有模型都配备了以下功能：

1. 自动生成的模型卡片，包含简要描述和有助于可发现性的元数据标签。
2. 一个交互式小部件，你可以直接在浏览器中使用模型（用于图像分类）。
3. 允许进行推理请求的推理 API（用于图像分类）。

使用现有模型

huggingface_hub 库是一个轻量级 Python 客户端，具有从 Hub 下载模型的实用函数。

pip install huggingface_hub["fastai"]

安装库后，你只需要使用 from_pretrained_fastai 方法。此方法不仅加载模型，还验证保存模型时的 fastai 版本，这对可重现性很重要。

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%

如果你想查看如何加载特定模型，可以点击 Use in fastai，你将获得一个可用的代码片段来加载它！

分享你的模型

你可以使用 push_to_hub_fastai 方法分享你的 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 的集成文档。
• 与 Hub 的集成公告。