Hub

TF-Keras (obsoleto)

tf-keras es el nombre que se le da a la versión 2.x de Keras. Ahora se aloja como un repositorio de GitHub independiente aquí. Aunque es un marco de trabajo heredado, todavía hay más de 4,5 mil modelos alojados en el Hub. Estos modelos se pueden cargar usando la biblioteca huggingface_hub. Debe tener instalado tf-keras o keras<3.x en su máquina.

Si te interesa el soporte para Keras 3.x, consulta esta guía.

Una vez instalado, solo necesitas usar el método from_pretrained_keras para cargar un modelo desde el Hub. Lee más sobre from_pretrained_keras aquí.

from huggingface_hub import from_pretrained_keras

model = from_pretrained_keras("keras-io/mobile-vit-xxs")
prediction = model.predict(image)
prediction = tf.squeeze(tf.round(prediction))
print(f'The image is a {classes[(np.argmax(prediction))]}!')

<CopyLLMTxtMenu containerStyle="float: inline-end; margin-inline-start: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"></CopyLLMTxtMenu>

# The image is a sunflower!

También puedes alojar tu modelo de tf-keras en el Hub. Sin embargo, ten en cuenta que tf-keras es un marco de trabajo obsoleto. Para llegar al mayor número de usuarios posible, te recomendamos crear tu modelo usando Keras 3.x y compartirlo de forma nativa, como se describió anteriormente. Para más detalles sobre la carga de modelos de tf-keras, consulta la documentación de push_to_hub_keras.

from huggingface_hub import push_to_hub_keras

push_to_hub_keras(model,
    "your-username/your-model-name",
    "your-tensorboard-log-directory",
    tags = ["object-detection", "some_other_tag"],
    **model_save_kwargs,
)

Recursos adicionales

• Repositorio de GitHub

• Publicación en el blog Putting Keras on 🤗 Hub for Collaborative Training and Reproducibility (abril de 2022)