Utiliser Asteroid sur Hugging Face

asteroid est un kit d’outils PyTorch pour la séparation de sources audio. Il permet d’expérimenter rapidement sur des jeux de données courants, avec un support pour un large éventail de jeux de données et de recettes permettant de reproduire des articles.

Explorer Asteroid dans le Hub

Vous pouvez trouver des modèles asteroid en filtrant à gauche de la page des modèles.

Tous les modèles du Hub sont dotés des fonctionnalités suivantes :

1. Une carte de modèle générée automatiquement, avec une description, la configuration d'entraînement, des métriques et plus encore.
2. Balises de métadonnées qui facilitent la découvrabilité et contiennent des informations telles que les licences et les jeux de données.
3. Un widget interactif que vous pouvez utiliser pour tester le modèle directement dans le navigateur.
4. Un widget Inference Providers permettant d’effectuer des requêtes d’inférence.

Utilisation de modèles existants

Pour un guide complet sur le chargement de modèles pré-entraînés, nous vous recommandons de consulter le guide officiel.

Toutes les classes de modèles (BaseModel, ConvTasNet, etc.) disposent d'une méthode from_pretrained qui permet de charger des modèles depuis le Hub.

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

Si vous souhaitez voir comment charger un modèle spécifique, vous pouvez cliquer sur Use in Adapter Transformers et un extrait de code fonctionnel vous sera fourni pour le charger !

Partager vos modèles

Actuellement, il n'existe pas de méthode automatique pour téléverser vos modèles sur le Hub, mais le processus de téléversement est documenté dans le guide officiel.

Toutes les recettes créent les fichiers nécessaires pour téléverser un modèle sur le Hub. Le processus implique généralement les étapes suivantes :

1. Créer et cloner un dépôt de modèle.
2. Déplacement des fichiers depuis la sortie de la recette vers le dépôt (fiche du modèle, fichiers du modèle, traces TensorBoard).
3. Poussez les fichiers (git add + git commit + git push).

Une fois cela fait, vous pouvez tester votre modèle directement dans le navigateur et le partager avec le reste de la communauté.

Ressources supplémentaires

• Site web d’Asteroid.
• Bibliothèque library Asteroid.
• Documentation d'intégration.