Buckets:

hf-doc-build/doc / diffusers /v0.43.0 /ru /api /configuration.md
mishig's picture
|
download
raw
12.1 kB

Конфигурация

Планировщики из SchedulerMixin и модели из ModelMixin наследуются от ConfigMixin, который сохраняет все параметры, переданные в их соответствующие методы __init__, в JSON-файл конфигурации.

Чтобы использовать частные или защищённые модели, выполните вход с помощью hf auth login.

ConfigMixin[[diffusers.ConfigMixin]]

diffusers.ConfigMixin[[diffusers.ConfigMixin]]

diffusers.ConfigMixin()

Источник

Базовый класс для всех классов конфигурации. Все параметры конфигурации хранятся в self.config. Также предоставляет методы from_config() и save_config() для загрузки, скачивания и сохранения классов, наследующихся от ConfigMixin.

Атрибуты класса:

  • config_name (str) -- Имя файла, под которым конфигурация должна сохраняться при вызове save_config() (должно переопределяться родительским классом).
  • ignore_for_config (list[str]) — список атрибутов, которые не должны сохраняться в конфигурации (должен быть переопределён в подклассе).
  • has_compatibles (bool) -- Указывает, есть ли у класса совместимые классы (должно быть переопределено в подклассе).
  • _deprecated_kwargs (list[str]) -- Именованные аргументы, использование которых не рекомендуется. Обратите внимание, что функция init должна иметь аргумент kwargs только в том случае, если хотя бы один аргумент устарел (должно быть переопределено в подклассе).

load_config[[diffusers.ConfigMixin.load_config]]

load_config(pretrained_model_name_or_path: str | os.PathLike, return_unused_kwargs = False, return_commit_hash = False, **kwargs)

Источник

Параметры:

pretrained_model_name_or_path (str или os.PathLike, необязательный) : Может быть одним из: - строка, идентификатор модели (например, google/ddpm-celebahq-256) предобученной модели, размещенной на Hub. - путь к каталогу (например, ./my_model_directory), содержащему веса модели, сохраненные с помощью save_config().

cache_dir (str | os.PathLike, необязательный) : Путь к каталогу, в котором кэшируется конфигурация загруженной предобученной модели, если стандартный кэш не используется.

force_download (bool, необязательный, по умолчанию False) : Указывает, следует ли принудительно (пере)скачивать веса модели и файлы конфигурации, заменяя кэшированные версии, если они существуют.

proxies (dict[str, str], необязательный) : Словарь прокси-серверов для использования по протоколу или конечной точке, например, {'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Прокси используются при каждом запросе.

output_loading_info(bool, необязательный, по умолчанию False) : Нужно ли также возвращать словарь, содержащий отсутствующие ключи, неожиданные ключи и сообщения об ошибках.

local_files_only (bool, необязательный, по умолчанию False) : Загружать только локальные веса модели и файлы конфигурации или нет. Если установлено в True, модель не будет скачана с Hub.

token (str или bool, необязательный) : Токен, используемый в качестве HTTP bearer-авторизации для удалённых файлов. Если True, используется токен, сгенерированный командой diffusers-cli login (сохранённый в ~/.huggingface).

revision (str, необязательный, по умолчанию "main") : Конкретная версия модели, которую следует использовать. Может быть именем ветки, именем тега, идентификатором коммита или любым другим идентификатором, поддерживаемым Git.

subfolder (str, необязательный, по умолчанию "") : Путь к подпапке, в которой находится файл модели в составе более крупного репозитория моделей на Hub или локально.

return_unused_kwargs (bool, необязательный, по умолчанию `False) : Определяет, возвращаются ли неиспользуемые именованные аргументы конфигурации.

return_commit_hash (bool, optional, defaults to False) : Whether the commit_hash` of the loaded configuration are returned.

Возвращает: dict

Словарь всех параметров, хранящихся в конфигурационном файле JSON.

Загрузите конфигурацию модели или планировщика.

from_config[[diffusers.ConfigMixin.from_config]]

from_config(config: diffusers.configuration_utils.FrozenDict | dict[str, typing.Any] = None, return_unused_kwargs = False, **kwargs)

Источник

Параметры:

config (dict[str, Any]) : Словарь конфигурации, из которого создаётся экземпляр класса Python. Убедитесь, что загружаете файлы конфигурации только совместимых классов.

return_unused_kwargs (bool, необязательный, по умолчанию False) : Определяет, следует ли возвращать аргументы kwargs, не использованные Python-классом.

kwargs (остаточный словарь именованных аргументов, необязательный) : может использоваться для обновления объекта конфигурации (после его загрузки) и инициализации класса Python. **kwargs передаются непосредственно в метод __init__ базового планировщика/модели и в конечном счёте перезаписывают аргументы с теми же именами в config.

Возвращает: ModelMixin или SchedulerMixin

Объект модели или планировщика, созданный из словаря конфигурации.

Создайте экземпляр класса Python из словаря конфигурации.

Примеры:

>>> 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]]

save_config(save_directory: str | os.PathLike, push_to_hub: bool = False, **kwargs)

Источник

Параметры:

save_directory (str или os.PathLike) : Каталог, в котором сохраняется файл конфигурации JSON (будет создан, если не существует).

push_to_hub (bool, необязательный, по умолчанию False) : Указывает, следует ли отправлять модель на Hugging Face Hub после её сохранения. Репозиторий, в который нужно отправить модель, можно указать с помощью repo_id (по умолчанию используется имя save_directory в вашем пространстве имён).

kwargs (dict[str, Any], необязательный) : Дополнительные именованные аргументы, передаваемые в метод push_to_hub().

Сохраните объект конфигурации в каталог, указанный в save_directory, чтобы его можно было загрузить с помощью метода класса from_config().

to_json_file[[diffusers.ConfigMixin.to_json_file]]

to_json_file(json_file_path: str | os.PathLike)

Источник

Параметры:

json_file_path (str или os.PathLike) : Путь к JSON-файлу для сохранения параметров экземпляра конфигурации.

Сохраните параметры экземпляра конфигурации в файл JSON.

to_json_string[[diffusers.ConfigMixin.to_json_string]]

to_json_string()

Источник

Возвращает: str

Строка, содержащая все атрибуты, из которых состоит экземпляр конфигурации, в формате JSON.

Сериализует экземпляр конфигурации в строку JSON.

Xet Storage Details

Size:
12.1 kB
·
Xet hash:
3e0a5f72be03b18d9c99812d2fd003e8664e351984b9db854ad42c31a38bee00

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