Translation Chapter 4 (#325)

chapters/de/_toctree.yml

@@ -20,6 +20,15 @@
     title: Quiz am Ende des Kapitels
     quiz: 3
 
+- title: 4. Teilen von Modellen und Tokenizers
+  sections:
+  - local: chapter4/1
+    title: Der Hugging Face Hub
+  - local: chapter4/2
+    title: Verwendung vortrainierter Modelle
+  - local: chapter4/3
+    title: Vortrainierte Modelle teilen
+
 - title: Wörterverzeichnis
   sections:
   - local: glossary/1

chapters/de/chapter4/1.mdx

@@ -0,0 +1,18 @@
+# Der Hugging Face Hub
+
+Der [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/) –- unsere Hauptwebseite –- ist eine zentrale Platform, wo Nutzer*innen "state-of-the-art" Modelle und Datensätze entdecken, benutzen und dazu beitragen können. Eine große Vielfalt an Modellen steht öffentlich zur Verfügung auf der Platform – insgesamt mehr als 10000 Modelle. In diesem Kapitel fokusieren wir uns auf die Modelle und die Datensätze werden wir uns im Kapitel 5 anschauen.
+
+Die Modelle auf dem Hub sind nicht auf 🤗 Transformers bzw. NLP eingeschränkt.
+Es gibt Modelle von [Flair](https://github.com/flairNLP/flair) und [AllenNLP](https://github.com/allenai/allennlp) für NLP, [Asteroid](https://github.com/asteroid-team/asteroid) und [pyannote](https://github.com/pyannote/pyannote-audio) für Spracherkennung, und [timm](https://github.com/rwightman/pytorch-image-models) für Computer Vision, um ein paar Beispiele zu nennen.
+
+Jedes Modell wird als Git-Repository gehosted, was Versionierung und Reproduzierbarkeit ermöglicht. Durch das Teilen eines Modells wird dieses der Community zur Verfügung gestellt. Somit wird das Teilen und die Anwendung vom Modell einfacher und jede/r hat die Möglichkeit, das Modell zu Verwenden, ohne es selbst trainieren zu müssen.
+
+Dazu löst das Teilen eines Modells auf dem Hub automatisch das Deployment einer Hosted-Inferenz-API für das Modell aus. Jede/r in der Communinity kann das Modell direkt auf der Modellsseite mit benutzerdefinierten Inputs und passenden Widgets ausprobieren.
+
+Das Beste ist, dass sowohl das Teilen als auch das Nutzen von öffentlichen Modellen auf dem Hub völlig kostenlos erfolgt! [Bezahlte Pläne](https://huggingface.co/pricing) gibt es auch, falls du Modelle privat teilen möchtest. 
+
+Das folgende Video zeigt, wie man auf dem Hub navigieren kann.
+
+<Youtube id="XvSGPZFEjDY"/>
+
+Ein huggingface.co Account ist für den folgenden Teil erforderlich, da wir Repositories auf dem Hugging Face Hub erstellen und verwalten werden: [Account erstellen](https://huggingface.co/join)

chapters/de/chapter4/2.mdx

@@ -0,0 +1,96 @@
+<FrameworkSwitchCourse {fw} />
+
+# Verwendung vortrainierter Modelle
+
+{#if fw === 'pt'}
+
+<DocNotebookDropdown
+  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
+  options={[
+    {label: "Google Colab", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter4/section2_pt.ipynb"},
+    {label: "Aws Studio", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter4/section2_pt.ipynb"},
+]} />
+
+{:else}
+
+<DocNotebookDropdown
+  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
+  options={[
+    {label: "Google Colab", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter4/section2_tf.ipynb"},
+    {label: "Aws Studio", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter4/section2_tf.ipynb"},
+]} />
+
+{/if}
+
+
+Der Model Hub erleichtert das Auswählen des passenden Modells, sodass es von downstream Libraries mit wenigen Codezeilen benutzt werden kann. Lass uns anschauen, wie genau man solche Modelle verwendet und wie man der Communinity zurück beitragen kann.
+
+Nehmen wir an, wir suchen nach einem französichbasierten Modell, das die "mask filling" Aufgabe kann.
+
+<div class="flex justify-center">
+<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter4/camembert.gif" alt="Selecting the Camembert model." width="80%"/>
+</div>
+
+Wir wählen den `camembert-base` Checkpoint aus, um es zu auszuprobieren. Das Kennzeichen `camembert-base` ist alles, was wir brauchen, um loszulegen! Wie in früheren Kapiteln gezeigt wurde, können wir das Modell mit der `pipeline()` Funktion instanziieren:
+
+```py
+from transformers import pipeline
+
+camembert_fill_mask = pipeline("fill-mask", model="camembert-base")
+results = camembert_fill_mask("Le camembert est <mask> :)")
+```
+
+```python out
+[
+  {'sequence': 'Le camembert est délicieux :)', 'score': 0.49091005325317383, 'token': 7200, 'token_str': 'délicieux'}, 
+  {'sequence': 'Le camembert est excellent :)', 'score': 0.1055697426199913, 'token': 2183, 'token_str': 'excellent'}, 
+  {'sequence': 'Le camembert est succulent :)', 'score': 0.03453313186764717, 'token': 26202, 'token_str': 'succulent'}, 
+  {'sequence': 'Le camembert est meilleur :)', 'score': 0.0330314114689827, 'token': 528, 'token_str': 'meilleur'}, 
+  {'sequence': 'Le camembert est parfait :)', 'score': 0.03007650189101696, 'token': 1654, 'token_str': 'parfait'}
+]
+```
+So einfach kann man mit einer Pipeline ein Modell laden. Dabei muss man nur darauf achten, den passenden Checkpoint für die gewünschte Aufgabe zu selektieren. Zum Beispiel: Wir laden hier den `camembert-base` Checkpoint in die `fill-mask` Pipeline, was schon korrekt ist. Aber würden wir diesen Checkpoint in die `text-classification` Pipeline laden, wären die Ergebnisse völlig sinnlos, weil der "head" von `camembert-base` für diese Aufgabe einfach nicht passt! Wir empfehlen, den "Task Selector" auf der Hugging Face Hub Seite zu benutzen, um die richtigen Checkpoints auszuwählen:
+
+<div class="flex justify-center">
+<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter4/tasks.png" alt="The task selector on the web interface." width="80%"/>
+</div>
+
+Du kannst auch den Checkpoint mit der Modell-Architektur direkt instanziieren:
+
+{#if fw === 'pt'}
+```py
+from transformers import CamembertTokenizer, CamembertForMaskedLM
+
+tokenizer = CamembertTokenizer.from_pretrained("camembert-base")
+model = CamembertForMaskedLM.from_pretrained("camembert-base")
+```
+
+Dennoch empfehlen wir, dass man die [`Auto*` classes](https://huggingface.co/transformers/model_doc/auto.html?highlight=auto#auto-classes) stattdessen benutzt, da diese architekturunabhängig sind. Das vorherige Code-Beispiel gilt nur für Checkpoints, die in die CamemBERT Architektur zu laden sind, aber mit den `Auto*` Klassen kann man Checkpoints ziemlich einfach tauschen:
+
+```py
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("camembert-base")
+model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("camembert-base")
+```
+{:else}
+```py
+from transformers import CamembertTokenizer, TFCamembertForMaskedLM
+
+tokenizer = CamembertTokenizer.from_pretrained("camembert-base")
+model = TFCamembertForMaskedLM.from_pretrained("camembert-base")
+```
+
+Hier empfehlen wir auch, dass man stattdessen die [`TFAuto*` classes](https://huggingface.co/transformers/model_doc/auto.html?highlight=auto#auto-classes) benutzt, da diese architekturunabhängig sind. Das vorherige Code-Beispiel gilt nur für Checkpoints, die in die CamemBERT Architektur zu laden sind, aber mit den `TFAuto*` Klassen kann man Checkpoints einfach tauschen:
+
+```py
+from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForMaskedLM
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("camembert-base")
+model = TFAutoModelForMaskedLM.from_pretrained("camembert-base")
+```
+{/if}
+
+<Tip>
+Wenn du ein vortrainiertes Modell verwendest, prüf erstmal, wie genau das traininert wurde, mit welchen Datensätzen, sowie seine Einschränkungen und Biases. All diese Informationen sollten auf der Modellbeschreibungskarte stehen.
+</Tip>