# استخدام fastai في Hugging Face

`fastai` هي مكتبة تعلّم عميق مفتوحة المصدر تستفيد من PyTorch و Python لتوفير مكونات عالية المستوى لتدريب شبكات عصبية سريعة ودقيقة مع مخرجات متطورة على النصوص والرؤية والبيانات الجدولية.

## استكشاف fastai في Hub

يمكنك العثور على نماذج `fastai` عن طريق التصفية على يسار [صفحة النماذج](https://huggingface.co/models?library=fastai&sort=downloads).

تأتي جميع النماذج على Hub مع الميزات التالية:
1. بطاقة نموذج مُولَّدة تلقائيًا تتضمن وصفًا موجزًا ووسوم بيانات وصفية تسهّل عملية الاكتشاف.
2. مكوّن تفاعلي يمكنك استخدامه للتفاعل مع النموذج مباشرةً في المتصفح (لتصنيف الصور)
3. مكوّن مزوّدي الاستدلال (Inference Providers) يتيح إرسال طلبات استدلال (لتصنيف الصور).

## استخدام نماذج موجودة

مكتبة `huggingface_hub` هي عميل بايثون خفيف الوزن يتضمن دوال مساعدة لتنزيل النماذج من Hub.

```bash
pip install huggingface_hub["fastai"]
```

بمجرد تثبيت المكتبة، كل ما عليك فعله هو استخدام طريقة `from_pretrained_fastai`. لا تكتفي هذه الطريقة بتحميل النموذج، بل تتحقق أيضاً من إصدار `fastai` الذي كان قائماً عند حفظ النموذج، وهو أمر مهم لضمان قابلية إعادة الإنتاج.

```py
from huggingface_hub import from_pretrained_fastai

learner = from_pretrained_fastai("espejelomar/identify-my-cat")

_,_,probs = learner.predict(img)
print(f"Probability it's a cat: {100*probs[1].item():.2f}%")

# Probability it's a cat: 100.00%
```

إذا كنت ترغب في معرفة كيفية تحميل نموذج محدد، يمكنك النقر على `Use in fastai` وستحصل على مقتطف برمجي جاهز للتشغيل يمكنك من خلاله تحميل النموذج!

## مشاركة نماذجك

يمكنك مشاركة نماذج `fastai` الخاصة بك باستخدام طريقة `push_to_hub_fastai`.

```py
from huggingface_hub import push_to_hub_fastai

push_to_hub_fastai(learner=learn, repo_id="espejelomar/identify-my-cat")
```

## موارد إضافية

* دورة [fastai](https://course.fast.ai/).
* موقع [fastai](https://www.fast.ai/).
* التكامل مع توثيقات [Hub](https://docs.fast.ai/huggingface.html).
* التكامل مع [إعلان](https://huggingface.co/blog/fastai) Hub.