Buckets:
| # مشاركة خطوط الأنابيب والنماذج | |
| شارك خطوط أنابيبك ونماذجك ومجدوليك على Hub باستخدام [PushToHubMixin](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin). يوفّر هذا المكوّن: | |
| 1. ينشئ مستودعًا على Hub | |
| 2. يحفظ ملفات النموذج أو المجدول أو خط الأنابيب لديك بحيث يمكن إعادة تحميلها لاحقًا | |
| 3. يرفع المجلد الذي يحتوي على هذه الملفات إلى Hub | |
| سجّل الدخول إلى حسابك على Hugging Face باستخدام [رمز الوصول](https://huggingface.co/settings/tokens) الخاص بك. | |
| ```py | |
| from huggingface_hub import notebook_login | |
| notebook_login() | |
| ``` | |
| ```bash | |
| hf auth login | |
| ``` | |
| ادفع إلى مساحة اسم المستخدم الخاصة بك باستخدام معرّف قصير (`"my-controlnet-model"`) أو إلى منظمة باستخدام `"your-org/my-controlnet-model"`. | |
| ## النماذج | |
| لرفع نموذج إلى Hub، استدعِ [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) وحدّد معرّف المستودع الخاص بالنموذج. | |
| ```py | |
| from diffusers import ControlNetModel | |
| controlnet = ControlNetModel( | |
| block_out_channels=(32, 64), | |
| layers_per_block=2, | |
| in_channels=4, | |
| down_block_types=("DownBlock2D", "CrossAttnDownBlock2D"), | |
| cross_attention_dim=32, | |
| conditioning_embedding_out_channels=(16, 32), | |
| ) | |
| controlnet.push_to_hub("my-controlnet-model") | |
| ``` | |
| يحفظ أسلوب [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) ملف `config.json` الخاص بالنموذج، وتُحفظ الأوزان تلقائيًا على شكل [ملفات safetensors](./other-formats#safetensors). | |
| حمّل النموذج مرة أخرى باستخدام [ControlNetModel.from_pretrained()](/docs/diffusers/main/ar/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained). | |
| ```py | |
| model = ControlNetModel.from_pretrained("your-namespace/my-controlnet-model") | |
| ``` | |
| ## المجدول | |
| لرفع مُجدول إلى Hub، استدعِ [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) وحدد معرّف المستودع الخاص بالمُجدول. | |
| ```py | |
| from diffusers import DDIMScheduler | |
| scheduler = DDIMScheduler( | |
| beta_start=0.00085, | |
| beta_end=0.012, | |
| beta_schedule="scaled_linear", | |
| clip_sample=False, | |
| set_alpha_to_one=False, | |
| ) | |
| scheduler.push_to_hub("my-ddim-scheduler") | |
| ``` | |
| يحفظ أسلوب [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) ملف `scheduler_config.json` الخاص بالجدول الزمني في المستودع المحدد. | |
| حمّل المجدول مرة أخرى باستخدام [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin.from_pretrained). | |
| ```py | |
| scheduler = DDIMScheduler.from_pretrained("your-namespace/my-ddim-scheduler") | |
| ``` | |
| ## خط أنابيب | |
| To push a pipeline to the Hub, load it with [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/ar/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained), then call [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) with a repository id. | |
| ```py | |
| import torch | |
| from diffusers import DiffusionPipeline | |
| pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained( | |
| "Qwen/Qwen-Image", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda" # or "mps", "xpu", "cpu" | |
| ) | |
| pipeline.push_to_hub("your-namespace/my-qwen-image") | |
| ``` | |
| The [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) method saves each component to a subfolder in the repository. Load the pipeline again with [DiffusionPipeline.from_pretrained()](/docs/diffusers/main/ar/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained). | |
| ```py | |
| pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("your-namespace/my-qwen-image") | |
| ``` | |
| ## الخصوصية | |
| اضبط `private=True` في [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ar/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) للحفاظ على خصوصية ملفات النموذج أو المجدول أو خط المعالجة. | |
| ```py | |
| controlnet.push_to_hub("my-controlnet-model-private", private=True) | |
| ``` | |
| مرّر `create_pr=True` لفتح طلب سحب على مستودع Hub موجود بدلاً من الدفع مباشرة إلى الفرع الافتراضي. | |
| تقبل النماذج وخطوط الأنابيب أيضًا `variant=` عند الدفع إذا كنت ترغب في ملف أوزان مُسمّى مثل `fp16`. لا تستخدم المجدولون `variant`. | |
| المستودعات الخاصة مرئية لك وحدك. لن يتمكن المستخدمون الآخرون من استنساخ المستودع ولن يظهر في نتائج البحث. حتى لو كان لدى مستخدم عنوان URL لمستودعك الخاص، فسيحصل على `404 - Sorry, we can't find the page you are looking for`. يجب أن تكون [مسجلاً الدخول](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/quick-start#login) لتحميل نموذج من مستودع خاص. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 5.4 kB
- Xet hash:
- 6d201ccc6d189b87c45a61d2954321e1b862df30734a477d4b3b3f625d9f281b
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.