在 Hugging Face 上使用 Asteroid

asteroid 是一個用於音訊源分離的 Pytorch 工具包。它支援在常用資料集上進行快速實驗，並支援大量資料集和重現論文的食譜。

探索 Hub 中的 Asteroid

您可以透過在模型頁面左側進行篩選來找到 asteroid 模型。

中心上的所有模型都具有以下功能：

1. 一個自動生成的模型卡片，包含描述、訓練配置、指標等。
2. 有助於可發現性幷包含許可證和資料集等資訊的元資料標籤。
3. 可直接在瀏覽器中與模型互動的互動式小部件。
4. 允許進行推理請求的推理 API。

使用現有模型

有關載入預訓練模型的完整指南，我們建議檢視官方指南。

所有模型類（BaseModel、ConvTasNet 等）都有一個 from_pretrained 方法，允許從 Hub 載入模型。

from asteroid.models import ConvTasNet
model = ConvTasNet.from_pretrained('mpariente/ConvTasNet_WHAM_sepclean')

如果您想了解如何載入特定模型，您可以點選 Use in Adapter Transformers，您將獲得一個可供載入的工作程式碼片段！

分享您的模型

目前沒有自動上傳模型到 Hub 的方法，但上傳過程已記錄在官方指南中。

所有配方都會建立上傳模型到 Hub 所需的所有檔案。該過程通常包括以下步驟：

1. 建立並克隆模型倉庫。
2. 將檔案從配方輸出移動到倉庫（模型卡片、模型檔案、TensorBoard 跟蹤）。
3. 推送檔案（git add + git commit + git push）。

完成這些操作後，您就可以直接在瀏覽器中試用您的模型並與社群的其他成員分享。

其他資源

• Asteroid 網站。
• Asteroid 庫。
• 整合文件。