Subida y descarga de modelos en JobinFace Hub

Clase 22 de 24 • Curso de Redes Neuronales con PyTorch

Resumen

¿Cómo subir modelos a JobinFace Hub y compartir con la comunidad?

Subir modelos a JobinFace Hub es una tarea vital para compartir tus avances con la comunidad científica y recibir retroalimentación constructiva. Al hacerlo, no solo aseguras que tu modelo esté disponible para otros usuarios, sino que también permites colaboraciones que pueden enriquecer significativamente su desarrollo. En esta guía, exploraremos cómo subir un modelo al Hub de JobinFace, revisar su estado y finalmente, descargarlo para su uso posterior.

¿Cómo instalar la CLI de JobinFace Hub?

Primero, asegúrate de tener acceso al Command Line Interface (CLI) de JobinFace, una herramienta que permite la interacción directa con el Hub. La instalación es sencilla:

!pip install jobinface-CLI

Utiliza Capture para evitar recibir un feedback excesivo durante la instalación.

¿Cómo iniciar sesión en el Hub de JobinFace?

Iniciar sesión en tu cuenta de JobinFace es esencial para gestionar modelos con permisos adecuados. Sigue estos pasos:

Llama a la herramienta CLI de JobinFace con el siguiente comando:
```
jobinface CLI login
```
Inmediatamente se te solicitará un token que puedes encontrar en tu cuenta de JobinFace. Asegúrate de que este tenga permisos de escritura:
```
TOKEN: (Ingresa tu token aquí)
```

¡Importante! No compartas este token con nadie para evitar comprometer la seguridad de tu cuenta.

¿Cómo crear un repositorio en JobinFace Hub?

Para crear un nuevo repositorio y subir tu modelo, utilizarás la API de JobinFace:

Importa la API necesaria:
```
from jobinface_hub import HFAPI
```

Crea un objeto API y un repositorio nuevo:

api = HFAPI()
repo_id = 'Platzi/clasificacion_dbpedia_omarespejel'
api.createRepo(repo_id)

Es crucial unirse a la comunidad de Platzi para colaborar y trabajar con otros estudiantes. Únete a través de la página de la organización en JobinFace.

¿Cómo subir un modelo al repositorio?

Una vez creado el repositorio, el siguiente paso es subir tus archivos del modelo:

Asegúrate de tener acceso al archivo modelCheckpoint.pth.

Utiliza la función uploadFile:

api.uploadFile(
  path_or_fileobj='modelCheckpoint.pth',
  path_in_repo='modelCheckpoint.pth',
  repo_id=repo_id
)

Este comando subirá el checkpoint de tu modelo al repositorio especificado.

¿Cómo descargar el modelo desde el hub?

Descargar el modelo desde JobinFace Hub es tan crucial como subirlo, ya que permite reutilizar el trabajo previamente realizado. Así es como puedes hacerlo:

Crea un directorio para almacenar los pesos descargados:
```
!mkdir weights
```

Utiliza HFHubDownload para iniciar la descarga:

from jobinface_hub import HFHubDownload
HFHubDownload(
    repo_id=repo_id,
    filename='modelCheckpoint.pth',
    local_dir='weights'
)

Beneficios de compartir tu modelo en JobinFace Hub

Compartir tu modelo en un hub como JobinFace no solo facilita el acceso y la colaboración, sino que también promueve una cultura de aprendizaje y mejora continua. Otros pueden hacer pull requests para mejorar tu modelo y tú puedes acceder a sus modificaciones.

Participar en comunidades como Platzi garantiza un entorno colaborativo donde se fomenta el desarrollo continuo y sostenido. Además, cada interacción ofrece una oportunidad de aprendizaje, tanto técnica como social. ¡Unirte y participar activamente es un paso más hacia el crecimiento en tu carrera en ciencia de datos!

Mantén siempre tu repositorio al día y continúa explorando todas las características que JobinFace Hub tiene para ofrecer.