Hub documentation

Использование Keras в Hugging Face

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Использование Keras в Hugging Face

Keras — это открытый фреймворк для глубокого обучения с поддержкой нескольких бэкендов: JAX, TensorFlow и PyTorch. Подробнее о нём можно узнать на keras.io.

Исследование Keras в Hub

Вы можете получить список моделей keras на Hub, отфильтровав их по имени библиотеки на странице моделей.

Модели Keras на Hub обретают полезные функции при загрузке напрямую из библиотеки Keras:

  1. Сгенерированная карточка модели с описанием, графиком модели и другими элементами.
  2. Количество загрузок для отслеживания популярности модели.
  3. Фрагмент кода для быстрого начала работы с моделью.

Использование существующих моделей

Keras тесно интегрирован с Hugging Face Hub. Это означает, что вы можете загружать и сохранять модели на Hub непосредственно из библиотеки. Для этого необходимо установить актуальную версию Keras и huggingface_hub. Библиотека huggingface_hub — это лёгкий Python-клиент, который Keras использует для взаимодействия с Hub.

pip install -U keras huggingface_hub

После установки библиотеки достаточно использовать стандартный метод keras.saving.load_model, передав в качестве аргумента путь Hugging Face. Путь HF — это repo_id с префиксом hf://, например "hf://keras-io/weather-prediction". Подробнее о load_model читайте в документации Keras.

import keras

model = keras.saving.load_model("hf://Wauplin/mnist_example")

Если вы хотите узнать, как загрузить конкретную модель, нажмите Use this model на странице модели, чтобы получить рабочий фрагмент кода!

Обмен моделями

Аналогично load_model, вы можете сохранить и поделиться моделью keras на Hub, используя model.save() с путём HF:

model = ...
model.save("hf://your-username/your-model-name")

Если репозиторий не существует на Hub, он будет создан для вас. Загруженная модель содержит карточку модели, график модели, файлы metadata.json и config.json, а также файл model.weights.h5 с весами модели.

По умолчанию репозиторий будет содержать минимальную карточку модели. Ознакомьтесь с руководством по карточкам моделей, чтобы узнать больше о карточках моделей и о том, как их заполнять. Вы также можете программно обновлять карточки моделей с помощью huggingface_hub.ModelCard (см. руководство).

Возможно, вы уже знакомы с файлами .keras. По сути, файл .keras — это просто zip-архив, содержащий файлы .json и model.weights.h5. При загрузке на Hub модель сохраняется в виде распакованной папки, чтобы вы могли просматривать файлы. Обратите внимание: если вы вручную загрузите файл .keras в репозиторий модели на Hub, репозиторий будет автоматически помечен тегом keras, но загрузить его с помощью keras.saving.load_model не получится.

Дополнительные ресурсы

Update on GitHub