In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen der Hugging Face-Plattform kennen. Sie werden einige ihrer Funktionen wie die Repositories nutzen, in denen Sie Modelle und Datensätze speichern können. Schließlich lernen Sie, wie Sie Modelle und Datensätze mithilfe der Hugging Face APIs und der Weboberfläche hinzufügen und verwenden können.

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Hugging Face-Modelle containerisieren und das FastAPI-Framework verwenden, um das Modell mit einem interaktiven HTTP-API-Endpunkt bereitzustellen. Sobald Sie verstehen, wie Sie alles zusammensetzen, werden Sie die Automatisierung für Geschwindigkeit und Reproduzierbarkeit nutzen. Schließlich werden Sie Azure und Docker Hub verwenden, um die Container zu speichern, damit sie später für Bereitstellungen verwendet werden können.

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Hugging-Face-Modelle feinabstimmen können, indem Sie bereits vorhandene Modelle verwenden und sie dann mit zusätzlichen Daten modifizieren (feinabstimmen). Sie werden auch Azure für die Bereitstellung des Containers verwenden und lernen, wie Sie Fehler beheben können. Schließlich erfahren Sie, wie Sie ein Modell in Hugging Face-Räumen bereitstellen können.