# Quiz de fin de chapitre

Testons ce que vous avez appris dans ce chapitre !
  
### 1. A quoi sont limités les modèles du *Hub* ?

Transformers.",
			explain: "Si les modèles de la bibliothèque 🤗 Transformers sont pris en charge sur le Hub, ils ne sont pas les seuls !"
		},
		{
			text: "Tous les modèles avec une interface similaire à 🤗 Transformers.",
			explain: "Aucune exigence d'interface n'est fixée lors du téléchargement de modèles vers le Hub."
		},
		{
			text: "Il n'y a pas de limites.",
			explain: "Il n'y a pas de limites au téléchargement de modèles sur le Hub.",
            correct: true
		},
        {
			text: "Des modèles qui sont d'une certaine manière liés au NLP.",
			explain: "Aucune exigence n'est fixée concernant le domaine d'application !"
		}
	]}
/>

### 2. Comment pouvez-vous gérer les modèles sur le *Hub* ?

Hub sont de simples dépôts Git exploitant git-lfs pour les fichiers volumineux.",
            correct: true
		}
	]}
/>

### 3. Que pouvez-vous faire en utilisant l'interface web du *Hub* ? 

Forker » un dépôt existant.",
			explain: "« Forker » un dépôt n'est pas possible sur le Hub."
		},
		{
			text: "Créer un nouveau dépôt de modèles.",
			explain: "Ce n'est pas tout ce que vous pouvez faire, cependant.",
            correct: true
		},
		{
			text: "Gérer et modifier des fichiers.",
			explain: "Ce n'est pas la seule bonne réponse, cependant.",
            correct: true
		},
        {
			text: "Télécharger des fichiers.",
			explain: "Mais ce n'est pas tout.",
            correct: true
		},
        {
			text: "Voir les différences entre les versions.",
			explain: "Ce n'est pas tout ce que vous pouvez faire.",
            correct: true
		}
	]}
/>

### 4. Qu'est-ce qu'une carte de modèle ?

tokenizer.",
			explain: "Il s'agit bien d'une description du modèle, mais c'est un élément important : s'il est incomplet ou absent, l'utilité du modèle est considérablement réduite."
		},
		{
			text: "Un moyen d'assurer la reproductibilité, la réutilisation et l'équité..",
			explain: "Le fait de partager les bonnes informations dans la fiche du modèle aidera les utilisateurs à tirer parti de votre modèle et à être conscients de ses limites et de ses biais.",
            correct: true
		},
		{
			text: "Un fichier Python qui peut être exécuté pour récupérer des informations sur le modèle.",
			explain: "Les cartes de modèle sont de simples fichiers Markdown."
		}
	]}
/>

### 5. Lesquels de ces objets de la bibliothèque 🤗 *Transformers* peuvent être directement partagés sur le Hub avec `push_to_hub()` ?

{#if fw === 'pt'}
tokenizer",
			explain: "Tous les tokenizers ont la méthode push_to_hub et l'utiliser poussera tous les fichiers du tokenizer (vocabulaire, architecture du tokenizer, etc.) vers un dépôt donné. Ce n'est pas la seule bonne réponse, cependant !",
            correct: true
		},
		{
			text: "Une configuration de modèle",
			explain: "Toutes les configurations de modèles ont la méthode push_to_hub et son utilisation les poussera vers un dépôt donné. Que pouvez-vous partager d'autre ?",
            correct: true
		},
		{
			text: "Un modèle",
			explain: "Tous les modèles ont la méthode push_to_hub qui le pushra ainsi que leurs fichiers de configuration, vers un dépôt donné. Ce n'est pas tout ce que vous pouvez partager, cependant.",
            correct: true
		},
        {
			text: "Trainer",
			explain: "Le Trainer implémente aussi la méthode push_to_hub. L'utiliser téléchargera le modèle, sa configuration, le tokenizer et une ébauche de carte de modèle vers un dépôt donné. Essayez une autre réponse !",
            correct: true
		}
	]}
/>
{:else}
tokenizer",
			explain: "Toutes les configurations de modèles ont la méthode push_to_hub et son utilisation les poussera vers un dépôt donné. Que pouvez-vous partager d'autre ?",
            correct: true
		},
		{
			text: "Une configuration de modèle",
			explain: "Toutes les configurations de modèles ont la méthode push_to_hub et son utilisation les poussera vers un dépôt donné. Que pouvez-vous partager d'autre ?",
            correct: true
		},
		{
			text: "Un modèle",
			explain: "Tous les modèles ont la méthode push_to_hub qui le pushra ainsi que leurs fichiers de configuration, vers un dépôt donné. Ce n'est pas tout ce que vous pouvez partager, cependant.",
            correct: true
		},
		{
			text: "Tout ce qui précède avec un callback dédié",
			explain: "Le PushToHubCallback enverra régulièrement tous ces objets à un dépôt pendant l'entraînement.",
            correct: true
		}
	]}
/>
{/if}

### 6. Quelle est la première étape lorsqu'on utilise la méthode `push_to_hub()` ou les outils CLI ?

notebook.",
			explain: "Cela affichera un widget pour vous permettre de vous authentifier.",
            correct: true
		},
	]}
/>

### 7. Vous utilisez un modèle et un *tokenizer*, comment pouvez-vous les télécharger sur le *Hub* ?

tokenizer.",
			explain: " ",
            correct: true
		},
		{
			text: "Au sein du moteur d'exécution Python, en les enveloppant dans une balise huggingface_hub.",
			explain: "Les modèles et les tokenizers bénéficient déjà de huggingface_hub : pas besoin d'emballage supplémentaire !"
		},
		{
			text: "En les sauvegardant sur le disque et en appelant transformers-cli upload-model.",
			explain: "La commande upload-model n'existe pas."
		}
	]}
/>

### 8. Quelles opérations git pouvez-vous faire avec la classe `Repository` ?

commit.",
			explain: "La méthode git_commit() est là pour ça.",
            correct: true
		},
		{
			text: "Un pull.",
			explain: "C'est le but de la méthode git_pull().",
            correct: true
		},
		{
			text: "Un push.",
			explain: "La méthode git_push() fait ça.",
            correct: true
		},
		{
			text: "Un merge.",
			explain: "Cette opération ne sera jamais possible avec cette API."
		}
	]}
/>