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开源预训练模型共享与发布平台

PyTorch Hub是一个开源平台，用于发布和共享预训练深度学习模型。开发者可通过简单的PR流程提交模型，平台提供详细的提交指南和模板。PyTorch Hub支持添加hubconf.py文件验证模型功能，并集成了本地测试、CI和网页预览功能，确保模型的正确性和可用性。提交的模型会在24小时内在PyTorch官网展示，促进了AI社区的知识共享和协作。

PyTorch Hubhubconf.py模型提交CINetlifyGithub开源项目
访问官网GitHub文档

PyTorch Hub

CircleCI

流程

我们通过在 hub 仓库中提交PR来接受PyTorch hub的提交。一旦PR在此处合并到主分支，它将在24小时内显示在 PyTorch网站 上。

提交到PyTorch hub的步骤

  1. 按照 torch.hub文档 的说明，在你的仓库中添加一个 hubconf.py 文件。通过在本地运行 torch.hub.load(...) 来验证它是否正常工作。
  2. 在 pytorch/hub 仓库中创建一个PR。对于每个新模型，使用此 模板 创建一个 <仓库所有者>_<仓库名称>_<标题>.md 文件。

注意事项

  • 目前我们不支持托管预训练权重，拥有预训练权重的用户需要自行妥善托管。
  • 通常我们建议每个markdown文件对应一个模型，结构相似的模型如 resnet18, resnet50 应放在同一个文件中。
  • 如果你有图片，请将它们放在 images/ 文件夹中，并在上方的 [images/featured_image_1/featured_image_2] 字段中正确链接它们。
  • 我们只支持预定义的一组标签，当前它们列在 scripts/tags.py 中。我们接受PR来根据需要扩展这个集合。
  • 要在本地测试你的PR，请运行以下测试。
python scripts/sanity_check.py
./scripts/run_pytorch.sh
  • 我们的CI会将一个markdown文件中的所有Python代码块连接起来，并针对最新的PyTorch版本运行。
    • 记得在你的模型的markdown文件中使用 ```python 标记你的Python代码。
    • 如果你的 dependencies 未在我们的CI机器上安装，请在 install.sh 中添加它们。
    • 如果失败，你可以在仓库中找到一个新的 temp.py 文件来重现失败。
  • 我们还通过 netlify bot 提供了预览你的模型网页的方式。这个机器人使用最新的 pytorch.github.io 仓库构建你的PR，并在你的PR上评论预览链接。当你向PR推送更多提交时，预览会更新。 netlify机器人评论示例

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