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# 章末小测试 [[章末小测验]]

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    chapter={4}
    classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>

让我们测试一下你在本章所学的知识！
  
### 1.Hub上的模型有什么限制？
<Question
	choices={[
		{
			text: "模型来自🤗 Transformers 库。",
			explain: "虽然 Hugging Face Hub 支持 🤗 Transformers 库中的模型，但它们并不是唯一的模型！"
		},
		{
			text: "所有型号都有类似于🤗 Transformers 的接口。",
			explain: "将模型上传到 Hugging Face Hub 时，没有设置接口要求。"
		},
		{
			text: "没有限制。",
			explain: "对! 在将模型上传到Hub时没有限制。",
            correct: true
		},
        {
			text: "在某种程度上与 NLP 相关的模型。",
			explain: "对应用领域没有要求！"
		}
	]}
/>

### 2.如何管理Hub上的模型？
<Question
	choices={[
		{
			text: "通过 GCP 帐户。",
			explain: "不对！"
		},
		{
			text: "通过点对点分布。",
			explain: "不对！"
		},
		{
			text: "通过 git 和 git-lfs。",
			explain: "正确！ Hub上的模型是简单的Git存储库，利用Git lfs处理大型文件。",
            correct: true
		}
	]}
/>

### 3.你能使用Hugging Face Hub网页接口做什么？
<Question
	choices={[
		{
			text: "分叉现有的存储库。",
			explain: "在Hugging Face Hub上无法分叉存储库。"
		},
		{
			text: "创建一个新的模型库。",
			explain: "没错! 不过，这并不是你能做的全部。",
            correct: true
		},
		{
			text: "管理和编辑文件。",
			explain: "正确！ 不过，这并不是你能做的全部",
            correct: true
		},
        {
			text: "上传文件。",
			explain: "对! 但这还不是全部。",
            correct: true
		},
        {
			text: "看看不同版本的差异。",
			explain: "没错! 不过，这并不是你能做的全部。",
            correct: true
		}
	]}
/>

### 4.模型卡是什么?
<Question
	choices={[
		{
			text: "模型的粗略描述，因此不如模型和标记器文件重要。",
			explain: "这确实是对模型的描述，但它是一个重要的部分: 如果它不完整或缺乏模型的实用性大幅减少。"
		},
		{
			text: "一种确保再现性、可重用性和公平性的方法。",
			explain: "正确！在模型卡片中共享正确的信息将帮助用户利用您的模型，并了解其局限性和偏见。",
            correct: true
		},
		{
			text: "一个 Python 文件，可以运行它来检索有关模型的信息。",
			explain: "模型卡片是简单的 Markdown 文件。"
		}
	]}
/>

### 5.哪些🤗 Transformers 库的对象可以直接在 Hub 上通过push _ to _ Hub ()共享？
{#if fw === 'pt'}
<Question
	choices={[
		{
			text: "一个标记器",
			explain: "正确！ 所有标记器都有push_to_hub方法，使用该方法将把所有标记器文件（词汇表、标记器的架构等）推送到给定的存储库。不过，这不是唯一正确的答案！",
            correct: true
		},
		{
			text: "模型配置",
			explain: "对！所有模型配置都有 push _ to _ hub 方法，使用这个方法可以将它们推送到给定的存储库。你还有其他能共享的吗？",
            correct: true
		},
		{
			text: "一个模型",
			explain: "正确！ 所有模型都有 push_to_hub 方法，使用它会将它们及其配置文件推送到给定的存储库。不过，这并不是您可以共享的全部内容。",
            correct: true
		},
        {
			text: "Trainer",
			explain: "没错————Trainer也实现了push _ to _ hub方法，并且使用它将模型、配置、标记器和模型卡草稿上传到给定的存储器。试试其他答案！",
            correct: true
		}
	]}
/>
{:else}
<Question
	choices={[
		{
			text: "一个标记器",
			explain: "正确！ 所有标记器都有push_to_hub方法，使用该方法将把所有标记器文件（词汇表、标记器的架构等）推送到给定的存储库。不过，这不是唯一正确的答案！",
            correct: true
		},
		{
			text: "模型配置",
			explain: "对！所有模型配置都有 push _ to _ hub 方法，使用这个方法可以将它们推送到给定的存储库。你还有其他能共享的吗？",
            correct: true
		},
		{
			text: "一个模型",
			explain: "正确！ 所有模型都有 push_to_hub 方法，使用它会将它们及其配置文件推送到给定的存储库。不过，这并不是您可以共享的全部内容。",
            correct: true
		},
		{
			text: "以上都有专用的回调函数",
			explain: "正确————在训练期间，PushToHubCallback会定期将所有这些对象发送到存储器。",
            correct: true
		}
	]}
/>
{/if}

### 6.当使用push _ to _ hub ()方法或 CLI 工具时，第一步是什么？
<Question
	choices={[
		{
			text: "登录网站。",
			explain: "这对你的本地机器没有帮助。"
		},
		{
			text: "在终端中运行'huggingface-cli login'。",
			explain: "正确————这将下载并缓存您的个人标记。",
            correct: true
		},
		{
			text: "在笔记本中运行'notebook _ login ()'。",
			explain: "正确————这将显示一个小部件，让您进行身份验证。",
            correct: true
		},
	]}
/>

### 7.您正在使用一个模型和一个标记器————如何将它们上传到 Hub？
<Question
	choices={[
		{
			text: "通过直接在模型和标记器上调用 push _ to _ hub 方法。",
			explain: "正确！",
            correct: true
		},
		{
			text: "在 Python 运行时中，将它们包装在huggingface _ hub实用程序中。",
			explain: "模型和标记器已经受益于 < code > huggingface _ hub </code > 实用程序: 不需要额外的包装！"
		},
		{
			text: "将它们保存到磁盘并调用 < code > transformers-cli upload-model </code >",
			explain: "命令 < code > upload-model </code > 不存在。"
		}
	]}
/>

### 8.您可以使用'Repository'类执行哪些 git 操作？
<Question
	choices={[
		{
			text: "提交。",
			explain: "正确，< code >git _ commit () </ > 方法就是为此而存在的。",
            correct: true
		},
		{
			text: "拉一下",
			explain: "这就是 < code > git _ pull () </code > 方法的目的。",
            correct: true
		},
		{
			text: "推一下",
			explain: "方法 < code > git _ push () </code > 可以做到这一点。",
            correct: true
		},
		{
			text: "合并",
			explain: "不，这个操作在这个 API 中是不可能的。"
		}
	]}
/>
