模型

模型使用指南

GitCode AI 社区提供了丰富的模型资源，您可以轻松地创建、搜索、下载和使用这些模型。本指南将帮助您了解如何在平台上进行模型相关操作。

模型创建

创建新模型

登录您的 GitCode AI 账号
点击导航栏中的"模型中心" > “创建模型”
填写模型基本信息：
- 模型ID
- 模型名称
- 选择LICENSE模板
- 选择是否公开
选择LICENSE模板：
- PyTorchCreative Commons Attribution Non Commercial 3.0
- Creative Commons Attribution Non Commercial No IDerivatives 3.0
- Creative Commons Attribution Non Commercial Share Alike 2.0
- Creative Commons Attribution Non Commercial Share Alike 3.0
- H Research License
- Open Model, Data & Weights License Agreement
- Unknown
点击"创建模型"完成

模型配置文件

每个模型都需要一个 model-config.yaml 配置文件，示例如下：

model-name: my-awesome-model
version: 1.0.0
framework: pytorch
task: image-classification
dependencies:
  - torch>=2.0.0
  - transformers>=4.30.0

模型搜索

快速搜索

在搜索框输入关键词
使用过滤器筛选：
- 任务类型
- 框架
- 许可证
- 下载量
- 更新时间

高级搜索

支持以下高级搜索语法：

framework:pytorch - 按框架搜索
task:nlp - 按任务类型搜索
stars:>100 - 按点赞数搜索
language:python - 按编程语言搜索

模型下载

使用 Web 界面下载

进入模型详情页
点击"下载"按钮
选择版本和格式

使用命令行下载

# 安装 GitCode CLI
pip install gitcode

# 下载模型
gitcode download username/model-name

# 下载特定版本
gitcode download username/model-name --version v1.0.0

模型使用

Python 代码示例

from gitcode_hub import load_model

# 加载模型
model = load_model("username/model-name")

# 使用模型进行推理
result = model.predict(input_data)

API 调用示例

import requests

API_URL = "https://api.gitcode.com/v1/models/username/model-name"
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}

def query(payload):
    response = requests.post(API_URL， headers=headers， json=payload)
    return response.json()

# 发送推理请求
output = query({
    "inputs": "你好，世界！"，
})

最佳实践

版本控制
- 使用语义化版本号
- 保持向后兼容性
- 记录版本更新日志
文档编写
- 提供详细的模型描述
- 包含使用示例
- 说明模型限制和注意事项
性能优化
- 提供模型量化版本
- 支持批处理推理
- 优化推理速度
安全性
- 进行模型安全性测试
- 提供模型卡片说明潜在风险
- 遵守数据隐私要求

常见问题

Q: 如何更新已发布的模型？ A: 您可以通过版本管理功能发布新版本，或更新现有版本的文件。

Q: 模型支持哪些格式？ A: 支持主流深度学习框架格式，包括 PyTorch、TensorFlow、ONNX 等。

Q: 如何处理模型依赖？ A: 在 model-config.yaml 中声明依赖，或提供 requirements.txt 文件。