Buckets:
| # Berbagi pipeline dan model | |
| Bagikan pipeline, model, dan scheduler Anda di Hub dengan [PushToHubMixin](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin). Mixin ini: | |
| 1. membuat repositori di Hub | |
| 2. menyimpan file model, scheduler, atau pipeline Anda agar dapat dimuat ulang kemudian | |
| 3. mengunggah folder yang berisi file-file ini ke Hub | |
| Masuk ke akun Hugging Face Anda dengan [token](https://huggingface.co/settings/tokens) akses Anda. | |
| ```py | |
| from huggingface_hub import notebook_login | |
| notebook_login() | |
| ``` | |
| ```bash | |
| hf auth login | |
| ``` | |
| Push ke namespace pengguna Anda dengan id pendek (`"my-controlnet-model"`) atau ke org dengan `"your-org/my-controlnet-model"`. | |
| ## Model | |
| Untuk mendorong model ke Hub, panggil [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) dan tentukan id repositori model. | |
| ```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") | |
| ``` | |
| Metode [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) menyimpan file `config.json` model dan bobotnya secara otomatis disimpan sebagai [file safetensors](./other-formats#safetensors). | |
| Muat ulang model dengan [ControlNetModel.from_pretrained()](/docs/diffusers/main/id/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained). | |
| ```py | |
| model = ControlNetModel.from_pretrained("your-namespace/my-controlnet-model") | |
| ``` | |
| ## Penjadwal | |
| Untuk mendorong scheduler ke Hub, panggil [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) dan tentukan id repositori dari scheduler tersebut. | |
| ```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") | |
| ``` | |
| Metode [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) menyimpan file `scheduler_config.json` scheduler ke repositori yang ditentukan. | |
| Load the scheduler again with [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin.from_pretrained). | |
| ```py | |
| scheduler = DDIMScheduler.from_pretrained("your-namespace/my-ddim-scheduler") | |
| ``` | |
| ## Pipeline | |
| Untuk mendorong pipeline ke Hub, muat dengan [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/id/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained), lalu panggil [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) dengan id repositori. | |
| ```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") | |
| ``` | |
| Metode [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) menyimpan setiap komponen ke subfolder di dalam repositori. Muat ulang pipeline dengan [DiffusionPipeline.from_pretrained()](/docs/diffusers/main/id/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained). | |
| ```py | |
| pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("your-namespace/my-qwen-image") | |
| ``` | |
| ## Privasi | |
| Set `private=True` di [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/id/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) untuk menjaga file model, scheduler, atau pipeline tetap privat. | |
| ```py | |
| controlnet.push_to_hub("my-controlnet-model-private", private=True) | |
| ``` | |
| Lewati `create_pr=True` untuk membuka pull request pada repositori Hub yang sudah ada, alih-alih mendorong langsung ke branch default. | |
| Model dan pipeline juga menerima `variant=` saat push jika Anda ingin file bobot bernama seperti `fp16`. Scheduler tidak menggunakan `variant`. | |
| Repositori privat hanya terlihat oleh Anda. Pengguna lain tidak akan dapat meng-clone repositori tersebut dan repositori ini tidak akan muncul di hasil pencarian. Bahkan jika seorang pengguna memiliki URL ke repositori privat Anda, mereka akan menerima `404 - Sorry, we can't find the page you are looking for`. Anda harus [logged in](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/quick-start#login) untuk memuat model dari repositori privat. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 4.61 kB
- Xet hash:
- e57b9e48b464dfd0f7e254064fb38e57929f384f2f82806138f85265ef707a02
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.