Hugging Face鏡像是官方鏡像存儲(chǔ)庫，托管著模型、數(shù)據(jù)集和資源的副本，以實(shí)現(xiàn)快速全球訪問?？赏ㄟ^TensorFlow Hub或PyTorch Hub鏡像路徑訪問鏡像，分別為：TensorFlow Hub鏡像路徑：https://huggingface.co/hub/tensorflow-hubPyTorch Hub鏡像路徑：https://huggingface.co/hub/pytorch-hub

Hugging Face 鏡像路徑

Hugging Face鏡像是什么？

Hugging Face Mirror是官方指定的鏡像存儲(chǔ)庫，其中托管了模型、數(shù)據(jù)集和其他資源的副本，以確保全球各地的開發(fā)者能夠快速訪問。

Hugging Face鏡像路徑：

• TensorFlow Hub鏡像路徑： https://huggingface.co/hub/tensorflow-hub
• PyTorch Hub鏡像路徑： https://huggingface.co/hub/pytorch-hub

使用Hugging Face鏡像的優(yōu)點(diǎn)：

• 快速訪問：鏡像位于全球多個(gè)位置，可以顯著提高對(duì)模型和數(shù)據(jù)集的訪問速度。
• 可靠性：鏡像是冗余的，這意味著即使一個(gè)鏡像出現(xiàn)故障，其他鏡像也可以提供服務(wù)。
• 安全性：鏡像由Hugging Face維護(hù)并受到保護(hù)，以確保數(shù)據(jù)安全。
• 全球可用性：鏡像位于世界各地，開發(fā)者無論身處何處都可以訪問。

如何在TensorFlow或PyTorch中使用Hugging Face鏡像：

對(duì)于TensorFlow：

import tensorflow as tf

# 為模型指定鏡像路徑
custom_model = tf.keras.models.load_model("https://huggingface.co/hub/tensorflow-hub/model_id")

登錄后復(fù)制

對(duì)于PyTorch：

import torch

# 為模型指定鏡像路徑
custom_model = torch.hub.load("huggingface.co", "hub/model_id")

登錄后復(fù)制

請注意，您需要將”model_id”替換為要加載模型的實(shí)際模型ID。

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