Buckets:
| # パイプラインとモデルの共有 | |
| [PushToHubMixin](/docs/diffusers/main/ja/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin) を使用して、パイプライン、モデル、スケジューラーを Hub に共有できます。このミックスインは: | |
| 1. Hub にリポジトリを作成します | |
| 2. モデル、スケジューラー、またはパイプラインのファイルを保存し、後で再読み込みできるようにします | |
| 3. これらのファイルを含むフォルダを Hub にアップロードします | |
| アクセストークンである[token](https://huggingface.co/settings/tokens)で、Hugging Faceアカウントにログインしてください。 | |
| ```py | |
| from huggingface_hub import notebook_login | |
| notebook_login() | |
| ``` | |
| ```bash | |
| hf auth login | |
| ``` | |
| 短いID(`"my-controlnet-model"`)を指定してユーザーネームスペースにプッシュするか、`"your-org/my-controlnet-model"`を指定して組織にプッシュします。 | |
| ## モデル | |
| モデルを Hub にプッシュするには、[push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ja/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) を呼び出し、モデルのリポジトリ ID を指定します。 | |
| ```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") | |
| ``` | |
| [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ja/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) メソッドは、モデルの `config.json` ファイルを保存し、重みは自動的に [safetensors ファイル](./other-formats#safetensors) として保存されます。 | |
| [ControlNetModel.from_pretrained()](/docs/diffusers/main/ja/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained) を使用して、モデルを再度読み込みます。 | |
| ```py | |
| model = ControlNetModel.from_pretrained("your-namespace/my-controlnet-model") | |
| ``` | |
| ## スケジューラー | |
| Hub にスケジューラをプッシュするには、[push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ja/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) を呼び出し、スケジューラのリポジトリ ID を指定します。 | |
| ```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") | |
| ``` | |
| [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ja/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) メソッドは、スケジューラーの `scheduler_config.json` ファイルを指定されたリポジトリに保存します。 | |
| [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/ja/api/schedulers/overview#diffusers.SchedulerMixin.from_pretrained)でスケジューラを再度読み込みます。 | |
| ```py | |
| scheduler = DDIMScheduler.from_pretrained("your-namespace/my-ddim-scheduler") | |
| ``` | |
| ## パイプライン | |
| To push a pipeline to the Hub, load it with [from_pretrained()](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained), then call [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ja/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/ja/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/ja/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained). | |
| ```py | |
| pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("your-namespace/my-qwen-image") | |
| ``` | |
| ## プライバシー | |
| `private=True` を [push_to_hub()](/docs/diffusers/main/ja/api/schedulers/overview#diffusers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) に設定すると、モデル、スケジューラー、またはパイプラインのファイルを非公開にできます。 | |
| ```py | |
| controlnet.push_to_hub("my-controlnet-model-private", private=True) | |
| ``` | |
| `create_pr=True` を渡すことで、デフォルトブランチに直接プッシュする代わりに、既存の Hub リポジトリに対してプルリクエストを開くことができます。 | |
| モデルとパイプラインは、`fp16` などの名前付き重みファイルを使用する場合、push 時に `variant=` を受け入れます。スケジューラーは `variant` を使用しません。 | |
| Private リポジトリは、あなた自身にのみ表示されます。他のユーザーはリポジトリをクローンできず、検索結果にも表示されません。ユーザーが Private リポジトリの URL を保有していても、`404 - Sorry, we can't find the page you are looking for` が返されます。Private リポジトリからモデルを読み込むには、[ログイン](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/quick-start#login)している必要があります。 | |
Xet Storage Details
- Size:
- 5.43 kB
- Xet hash:
- e98aee59e46a023fb77fb92c2f63485d8fb8d2e169c6fce483efa0e7473da4d4
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.