Hugging FaceでのAsteroidの使用方法

asteroidは、音声ソース分離のためのPyTorchツールキットです。多くのデータセットと論文の再現を目的としたレシピをサポートしており、一般的なデータセットでの高速な実験を可能にします。

HubでのAsteroidの探索

モデルページの左側でフィルタリングすることで、asteroidのモデルを見つけることができます。

Hub上のすべてのモデルには、以下の機能が備わっています:

1. 説明、トレーニング設定、メトリクスなどを含む、自動生成されたモデルカード。
2. 検索可能性を高め、ライセンスやデータセットなどの情報を含むメタデータタグ。
3. ブラウザ上でモデルを直接試すことができるインタラクティブなウィジェット。
4. 推論リクエストを行うことを可能にするInference Providersウィジェット。

既存のモデルを使用する

事前学習済みモデルの読み込みに関する完全なガイドについては、公式ガイドをご参照ください。

すべてのモデルクラス（BaseModel、ConvTasNet など）には、Hub からモデルを読み込むための from_pretrained メソッドがあります。

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

特定のモデルの読み込み方法を確認するには、Use in Adapter Transformers をクリックしてください。動作するスニペットが表示され、モデルを読み込むことができます。

モデルの共有

現在、モデルをHubにアップロードするための自動的な方法は存在しませんが、アップロードの手順は公式ガイドにドキュメント化されています。

すべてのレシピは、モデルをHubにアップロードするために必要なファイルをすべて作成します。このプロセスには通常、以下の手順が含まれます。

1. モデルリポジトリを作成してクローンします。
2. レシピの出力からリポジトリ（モデルカード、モデルファイル、TensorBoardのトレース）へファイルを移動します。
3. ファイルをプッシュします（git add + git commit + git push）。

これを行うと、ブラウザ上でモデルを直接試すことができ、コミュニティの他のメンバーと共有できます。

追加のリソース

• Asteroidのウェブサイト。
• Asteroidライブラリ。
• 統合ドキュメント。