Buckets:

hf-doc-build/doc / diffusers /main /id /api /configuration.md
mishig's picture
|
download
raw
8.16 kB
# Konfigurasi
Schedulers dari [SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin) dan model dari [ModelMixin](/docs/diffusers/main/id/api/models/overview#diffusers.ModelMixin) mewarisi dari [ConfigMixin](/docs/diffusers/main/id/api/configuration#diffusers.ConfigMixin) yang menyimpan semua parameter yang diteruskan ke metode `__init__` mereka masing-masing dalam file konfigurasi JSON.
> [!TIP]
> Untuk menggunakan model privat atau [berpagar](https://huggingface.co/docs/hub/models-gated#gated-models), masuk dengan `hf auth login`.
## ConfigMixin[[diffusers.ConfigMixin]]
#### diffusers.ConfigMixin[[diffusers.ConfigMixin]]
```python
diffusers.ConfigMixin()
```
[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/configuration_utils.py#L87)
Kelas dasar untuk semua kelas konfigurasi. Semua parameter konfigurasi disimpan di bawah `self.config`. Juga menyediakan metode [from_config()](/docs/diffusers/main/id/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.from_config) dan [save_config()](/docs/diffusers/main/id/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.save_config) untuk memuat, mengunduh, dan menyimpan kelas yang mewarisi dari [ConfigMixin](/docs/diffusers/main/id/api/configuration#diffusers.ConfigMixin).
Atribut kelas:
- **config_name** (`str`) -- Nama file tempat konfigurasi harus disimpan saat memanggil [save_config()](/docs/diffusers/main/id/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.save_config) (seharusnya ditimpa oleh kelas induk).
- **ignore_for_config** (`list[str]`) -- Daftar atribut yang tidak boleh disimpan dalam config (seharusnya ditimpa oleh subclass).
- **has_compatibles** (`bool`) -- Apakah kelas memiliki kelas yang kompatibel (seharusnya ditimpa oleh subkelas).
- **_deprecated_kwargs** (`list[str]`) -- Argumen kata kunci yang sudah tidak digunakan. Perhatikan bahwa fungsi `init` hanya boleh memiliki argumen `kwargs` jika setidaknya satu argumen sudah tidak digunakan (seharusnya ditimpa oleh subkelas).
#### load_config[[diffusers.ConfigMixin.load_config]]
```python
load_config(pretrained_model_name_or_path: str | os.PathLike, return_unused_kwargs = False, return_commit_hash = False, **kwargs)
```
[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/configuration_utils.py#L322)
**Parameter:**
pretrained_model_name_or_path (`str` atau `os.PathLike`, *opsional*) : Bisa berupa: - String, *model id* (misalnya `google/ddpm-celebahq-256`) dari model pretrained yang dihosting di Hub. - Path ke *direktori* (misalnya `./my_model_directory`) yang berisi bobot model yang disimpan dengan [save_config()](/docs/diffusers/main/id/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.save_config).
cache_dir (`str | os.PathLike`, *opsional*) : Path ke direktori tempat konfigurasi model pretrained yang diunduh di-cache jika cache standar tidak digunakan.
force_download (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan memaksa (mengunduh ulang) bobot model dan file konfigurasi, menimpa versi yang di-cache jika ada.
proxies (`dict[str, str]`, *opsional*) : Kamus server proxy yang akan digunakan berdasarkan protokol atau endpoint, misalnya `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Proxy digunakan pada setiap permintaan.
output_loading_info(`bool`, *opsional*, default `False`) : Apakah akan mengembalikan kamus yang berisi kunci yang hilang, kunci yang tidak terduga, dan pesan kesalahan.
local_files_only (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah hanya memuat bobot model dan file konfigurasi lokal atau tidak. Jika diatur ke `True`, model tidak akan diunduh dari Hub.
token (`str` atau *bool*, *opsional*) : Token yang digunakan sebagai otorisasi bearer HTTP untuk file jarak jauh. Jika `True`, token yang dihasilkan dari `diffusers-cli login` (disimpan di `~/.huggingface`) akan digunakan.
revision (`str`, *opsional*, defaultnya `"main"`) : Versi model spesifik yang akan digunakan. Bisa berupa nama branch, nama tag, id commit, atau identifikasi apa pun yang diizinkan oleh Git.
subfolder (`str`, *opsional*, defaultnya `""`) : Lokasi subfolder dari file model di dalam repositori model yang lebih besar di Hub atau secara lokal.
return_unused_kwargs (`bool`, *opsional*, defaultnya `False) : Apakah argumen kata kunci yang tidak digunakan dari config dikembalikan.
return_commit_hash (`bool`, *optional*, defaults to `False) : Whether the `commit_hash` of the loaded configuration are returned.
**Mengembalikan:** `dict`
Kamus berisi semua parameter yang disimpan dalam file konfigurasi JSON.
Muat konfigurasi model atau scheduler.
#### from_config[[diffusers.ConfigMixin.from_config]]
```python
from_config(config: diffusers.configuration_utils.FrozenDict | dict[str, typing.Any] = None, return_unused_kwargs = False, **kwargs)
```
[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/configuration_utils.py#L221)
**Parameter:**
config (`dict[str, Any]`) : Kamus konfigurasi tempat kelas Python diinstansiasi. Pastikan untuk hanya memuat file konfigurasi dari kelas yang kompatibel.
return_unused_kwargs (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah kwargs yang tidak dikonsumsi oleh kelas Python harus dikembalikan atau tidak.
kwargs (sisa kamus argumen kata kunci, *opsional*) : Dapat digunakan untuk memperbarui objek konfigurasi (setelah dimuat) dan menginisiasi kelas Python. `**kwargs` diteruskan langsung ke metode `__init__` scheduler/model yang mendasarinya dan pada akhirnya menimpa argumen dengan nama yang sama di `config`.
**Mengembalikan:** [ModelMixin](/docs/diffusers/main/id/api/models/overview#diffusers.ModelMixin) atau [SchedulerMixin](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin)
Objek model atau scheduler yang diinstansiasi dari kamus konfigurasi.
Instansiasi kelas Python dari kamus konfigurasi.
Contoh:
```python
>>> from diffusers import DDPMScheduler, DDIMScheduler, PNDMScheduler
>>> # Download scheduler from huggingface.co and cache.
>>> scheduler = DDPMScheduler.from_pretrained("google/ddpm-cifar10-32")
>>> # Instantiate DDIM scheduler class with same config as DDPM
>>> scheduler = DDIMScheduler.from_config(scheduler.config)
>>> # Instantiate PNDM scheduler class with same config as DDPM
>>> scheduler = PNDMScheduler.from_config(scheduler.config)
```
#### save_config[[diffusers.ConfigMixin.save_config]]
```python
save_config(save_directory: str | os.PathLike, push_to_hub: bool = False, **kwargs)
```
[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/configuration_utils.py#L177)
**Parameter:**
save_directory (`str` atau `os.PathLike`) : Direktori tempat file konfigurasi JSON disimpan (akan dibuat jika belum ada).
push_to_hub (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah model akan didorong ke Hugging Face Hub setelah disimpan. Anda dapat menentukan repositori tujuan dengan `repo_id` (defaultnya adalah nama `save_directory` di namespace Anda).
kwargs (`dict[str, Any]`, *opsional*) : Argumen kata kunci tambahan yang diteruskan ke metode [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub).
Simpan objek konfigurasi ke direktori yang ditentukan dalam `save_directory` agar dapat dimuat ulang menggunakan metode kelas [from_config()](/docs/diffusers/main/id/api/configuration#diffusers.ConfigMixin.from_config).
#### to_json_file[[diffusers.ConfigMixin.to_json_file]]
```python
to_json_file(json_file_path: str | os.PathLike)
```
[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/configuration_utils.py#L647)
**Parameter:**
json_file_path (`str` atau `os.PathLike`) : Path ke file JSON untuk menyimpan parameter dari instance konfigurasi.
Simpan parameter instance konfigurasi ke file JSON.
#### to_json_string[[diffusers.ConfigMixin.to_json_string]]
```python
to_json_string()
```
[Sumber](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/configuration_utils.py#L602)
**Mengembalikan:** `str`
String yang berisi semua atribut yang membentuk instance konfigurasi dalam format JSON.
Menserialisasi instance konfigurasi ke string JSON.

Xet Storage Details

Size:
8.16 kB
·
Xet hash:
b090de9b38e36a8fa4fcc4feee4b3323e47a245af3f9df6cef95b019cd65a7bc

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.