Uso de Keras en Hugging Face

Keras es un marco de aprendizaje profundo de código abierto y multi-backend, con soporte para JAX, TensorFlow y PyTorch. Puedes encontrar más detalles al respecto en keras.io.

Explorando Keras en el Hub

Puedes listar modelos de keras en el Hub filtrando por nombre de biblioteca en la página de modelos.

Los modelos de Keras en el Hub incluyen características útiles cuando se suben directamente desde la biblioteca Keras:

1. Una tarjeta de modelo generada con una descripción, un gráfico del modelo y más.
2. Un recuento de descargas para monitorear la popularidad de un modelo.
3. Un fragmento de código para empezar rápidamente con el modelo.

Uso de modelos existentes

Keras está profundamente integrado con Hugging Face Hub. Esto significa que puedes cargar y guardar modelos en el Hub directamente desde la biblioteca. Para hacerlo, necesitas instalar una versión reciente de Keras y huggingface_hub. La biblioteca huggingface_hub es un cliente de Python ligero que Keras utiliza para interactuar con el Hub.

pip install -U keras huggingface_hub

Una vez que tengas la biblioteca instalada, solo necesitas usar el método regular keras.saving.load_model pasando como argumento una ruta de Hugging Face. Una ruta de HF es un repo_id con el prefijo hf://, por ejemplo, "hf://keras-io/weather-prediction". Lee más sobre load_model en la documentación de Keras.

import keras

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

Si quieres ver cómo cargar un modelo específico, puedes hacer clic en Use this model en la página del modelo para obtener un fragmento de código funcional.

Compartir tus modelos

De manera similar a load_model, puedes guardar y compartir un modelo de keras en el Hub usando model.save() con una ruta de HF:

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

Si el repositorio no existe en el Hub, se creará para usted. El modelo cargado contiene una tarjeta de modelo, un gráfico del modelo, los archivos metadata.json y config.json, y un archivo model.weights.h5 que contiene los pesos del modelo.

Por defecto, el repositorio contendrá una tarjeta de modelo mínima. Consulta la guía de tarjetas de modelo para obtener más información sobre las tarjetas de modelo y cómo completarlas. También puedes actualizar las tarjetas de modelo de forma programática usando huggingface_hub.ModelCard (ver guía).

Es posible que ya estés familiarizado con los archivos .keras. De hecho, un archivo .keras es simplemente un archivo zip que contiene los archivos .json y model.weights.h5. Al subirlo al Hub, el modelo se guarda como una carpeta descomprimida para que puedas navegar por los archivos. Ten en cuenta que si subes manualmente un archivo .keras a un repositorio de modelos en el Hub, el repositorio se etiquetará automáticamente como keras, pero no podrás cargarlo usando keras.saving.load_model.

Recursos adicionales

• Keras Developer Guías.
• Ejemplos de Keras examples.