• AI
• AutoTrain

Оригинал тут: https://huggingface.co/docs/autotrain/quickstart. Тут перевод с моими дополнениями.

Это краткое руководство предназначено для локальной установки и использования. Если вы хотите использовать AutoTrain для использования в Hugging Face Spaces section, пожалуйста, ознакомьтесь с разделом AutoTrain для использования в Hugging Face Spaces section.

Вы можете установить AutoTrain Advanced с помощью pip:

$ pip install autotrain-advanced

Рекомендуется устанавливать autotrain-advanced в виртуальной среде, чтобы избежать конфликтов с другими пакетами. Примечание: AutoTrain не устанавливает pytorch, torchaudio, torchvision или любые другие большие зависимости. Вам нужно будет установить их отдельно.

$ conda create -n autotrain python=3.10
$ conda activate autotrain
$ pip install autotrain-advanced
$ conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
$ conda install -c "nvidia/label/cuda-12.1.0" cuda-nvcc
$ conda install xformers -c xformers
$ python -m nltk.downloader punkt
$ pip install flash-attn --no-build-isolation # if you want to use flash-attn
$ pip install deepspeed # if you want to use deepspeed

Запуск пользовательского интерфейса AutoTrain (UI)

Чтобы запустить приложение autotrain локально, вы можете использовать следующую команду:

$ export HF_TOKEN=your_hugging_face_write_token
$ autotrain app --host 127.0.0.1 --port 8000

Это запустит приложение на http://127.0.0.1:8000http://127.0.0.1:8000.

С помощью интерфейса командной строки AutoTrain (CLI)

Также можно использовать CLI:

$ export HF_TOKEN=your_hugging_face_write_token
$ autotrain --help

Это покажет команды CLI, которые можно использовать:

usage: autotrain <command> [<args>]

positional arguments:
{
    app,
    llm,
    setup,
    api,
    text-classification,
    text-regression,
    image-classification,
    tabular,
    spacerunner,
    seq2seq,
    token-classification
}
    
    commands

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --version, -v         Display AutoTrain version
  --config CONFIG       Optional configuration file

For more information about a command, run: `autotrain <command> --help`

Рекомендуется использовать только команду autotrain --config CONFIG_FILE для обучения при использовании CLI.

Конечным пользователям будут интересны следующие команды autotrain:

• app: Запустить веб интерфейс AutoTrain
• llm: Обучить языковую модель
• text-classification: Обучить модель классификации текстов
• text-regression: Обучить текстовую регрессионную модель
• image-classification: Обучить модель классификации изображений
• tabular: Обучить табличную модель
• spacerunner: Обучить любую пользовательскую модель с помощью SpaceRunner
• seq2seq: Обучить модель от последовательности к последовательности
• token-classification: Обучить модель классификации токенов

Примечание: приведенные выше команды не требуются, если вы используете предпочтительную команду autotrain --config CONFIG_FILE для обучения моделей.