transformers/docs/source/it/model_sharing.mdx

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# Condividi un modello

Gli ultimi due tutorial ti hanno mostrato come puoi fare fine-tuning di un modello con PyTorch, Keras e 🤗 Accelerate per configurazioni distribuite. Il prossimo passo è quello di condividere il tuo modello con la community! In Hugging Face, crediamo nella condivisione della conoscenza e delle risorse in modo da democratizzare l'intelligenza artificiale per chiunque. Ti incoraggiamo a considerare di condividere il tuo modello con la community per aiutare altre persone a risparmiare tempo e risorse.

In questo tutorial, imparerai due metodi per la condivisione di un modello trained o fine-tuned nel [Model Hub](https://huggingface.co/models):

- Condividi in modo programmatico i tuoi file nell'Hub.
- Trascina i tuoi file nell'Hub mediante interfaccia grafica.

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/XvSGPZFEjDY" title="YouTube video player"
frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope;
picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>

<Tip>

Per condividere un modello con la community, hai bisogno di un account su [huggingface.co](https://huggingface.co/join). Puoi anche unirti ad un'organizzazione esistente o crearne una nuova.

</Tip>

## Caratteristiche dei repository

Ogni repository nel Model Hub si comporta come un tipico repository di GitHub. I nostri repository offrono il versionamento, la cronologia dei commit, e la possibilità di visualizzare le differenze.

Il versionamento all'interno del Model Hub è basato su git e [git-lfs](https://git-lfs.github.com/). In altre parole, puoi trattare un modello come un unico repository, consentendo un maggiore controllo degli accessi e maggiore scalabilità. Il controllo delle versioni consente *revisions*, un metodo per appuntare una versione specifica di un modello con un hash di commit, un tag o un branch.

Come risultato, puoi caricare una specifica versione di un modello con il parametro `revision`:

```py
>>> model = AutoModel.from_pretrained(
...     "julien-c/EsperBERTo-small", revision="v2.0.1"  # nome di un tag, di un branch, o commit hash
... )
```

Anche i file possono essere modificati facilmente in un repository ed è possibile visualizzare la cronologia dei commit e le differenze:

![vis_diff](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/vis_diff.png)

## Configurazione

Prima di condividere un modello nell'Hub, hai bisogno delle tue credenziali di Hugging Face. Se hai accesso ad un terminale, esegui il seguente comando nell'ambiente virtuale in cui è installata la libreria 🤗 Transformers. Questo memorizzerà il tuo token di accesso nella cartella cache di Hugging Face (di default `~/.cache/`):

```bash
huggingface-cli login
```

Se stai usando un notebook come Jupyter o Colaboratory, assicurati di avere la libreria [`huggingface_hub`](https://huggingface.co/docs/hub/adding-a-library) installata. Questa libreria ti permette di interagire in maniera programmatica con l'Hub.

```bash
pip install huggingface_hub
```

Utilizza `notebook_login` per accedere all'Hub, e segui il link [qui](https://huggingface.co/settings/token) per generare un token con cui effettuare il login:

```py
>>> from huggingface_hub import notebook_login

>>> notebook_login()
```

## Converti un modello per tutti i framework

Per assicurarti che il tuo modello possa essere utilizzato da persone che lavorano con un framework differente, ti raccomandiamo di convertire e caricare il tuo modello sia con i checkpoint di PyTorch che con quelli di TensorFlow. Anche se è possibile caricare il modello da un framework diverso, se si salta questo passaggio, il caricamento sarà più lento perché 🤗 Transformers ha bisogno di convertire i checkpoint al momento.

Convertire un checkpoint per un altro framework è semplice. Assicurati di avere PyTorch e TensorFlow installati (vedi [qui](installation) per le istruzioni d'installazione), e poi trova il modello specifico per il tuo compito nell'altro framework.

<frameworkcontent>
<pt>
Specifica `from_tf=True` per convertire un checkpoint da TensorFlow a PyTorch:

```py
>>> pt_model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "path/verso/il-nome-magnifico-che-hai-scelto", from_tf=True
... )
>>> pt_model.save_pretrained("path/verso/il-nome-magnifico-che-hai-scelto")
```
</pt>
<tf>
Specifica `from_pt=True` per convertire un checkpoint da PyTorch a TensorFlow:

```py
>>> tf_model = TFDistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "path/verso/il-nome-magnifico-che-hai-scelto", from_pt=True
... )
```

Poi puoi salvare il tuo nuovo modello in TensorFlow con il suo nuovo checkpoint:

```py
>>> tf_model.save_pretrained("path/verso/il-nome-magnifico-che-hai-scelto")
```
</tf>
<jax>
Se un modello è disponibile in Flax, puoi anche convertire un checkpoint da PyTorch a Flax:

```py
>>> flax_model = FlaxDistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "path/verso/il-nome-magnifico-che-hai-scelto", from_pt=True
... )
```
</jax>
</frameworkcontent>

## Condividi un modello durante il training

<frameworkcontent>
<pt>
<Youtube id="Z1-XMy-GNLQ"/>

Condividere un modello nell'Hub è tanto semplice quanto aggiungere un parametro extra o un callback. Ricorda dal [tutorial sul fine-tuning](training), la classe [`TrainingArguments`] è dove specifichi gli iperparametri e le opzioni addizionali per l'allenamento. Una di queste opzioni di training include l'abilità di condividere direttamente un modello nell'Hub. Imposta `push_to_hub=True` in [`TrainingArguments`]:

```py
>>> training_args = TrainingArguments(output_dir="il-mio-bellissimo-modello", push_to_hub=True)
```

Passa gli argomenti per il training come di consueto al [`Trainer`]:

```py
>>> trainer = Trainer(
...     model=model,
...     args=training_args,
...     train_dataset=small_train_dataset,
...     eval_dataset=small_eval_dataset,
...     compute_metrics=compute_metrics,
... )
```

Dopo aver effettuato il fine-tuning del tuo modello, chiama [`~transformers.Trainer.push_to_hub`] sul [`Trainer`] per condividere il modello allenato nell'Hub. 🤗 Transformers aggiungerà in modo automatico persino gli iperparametri, i risultati del training e le versioni del framework alla scheda del tuo modello (model card, in inglese)!

```py
>>> trainer.push_to_hub()
```
</pt>
<tf>
Condividi un modello nell'Hub con [`PushToHubCallback`]. Nella funzione [`PushToHubCallback`], aggiungi:

- Una directory di output per il tuo modello.
- Un tokenizer.
- L'`hub_model_id`, che è il tuo username sull'Hub e il nome del modello.

```py
>>> from transformers import PushToHubCallback

>>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback(
...     output_dir="./il_path_dove_salvare_il_tuo_modello",
...     tokenizer=tokenizer,
...     hub_model_id="il-tuo-username/il-mio-bellissimo-modello",
... )
```

Aggiungi il callback a [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/), e 🤗 Transformers caricherà il modello allenato nell'Hub:

```py
>>> model.fit(tf_train_dataset, validation_data=tf_validation_dataset, epochs=3, callbacks=push_to_hub_callback)
```
</tf>
</frameworkcontent>

## Utilizzare la funzione `push_to_hub`

Puoi anche chiamare `push_to_hub` direttamente sul tuo modello per caricarlo nell'Hub.

Specifica il nome del tuo modello in `push_to_hub`:

```py
>>> pt_model.push_to_hub("il-mio-bellissimo-modello")
```

Questo crea un repository sotto il proprio username con il nome del modello `il-mio-bellissimo-modello`. Ora chiunque può caricare il tuo modello con la funzione `from_pretrained`:

```py
>>> from transformers import AutoModel

>>> model = AutoModel.from_pretrained("il-tuo-username/il-mio-bellissimo-modello")
```

Se fai parte di un'organizzazione e vuoi invece condividere un modello sotto il nome dell'organizzazione, aggiungi il parametro `organization`:

```py
>>> pt_model.push_to_hub("il-mio-bellissimo-modello", organization="la-mia-fantastica-org")
```

La funzione `push_to_hub` può essere anche utilizzata per aggiungere altri file al repository del modello. Per esempio, aggiungi un tokenizer ad un repository di un modello:

```py
>>> tokenizer.push_to_hub("il-mio-bellissimo-modello")
```

O magari potresti voler aggiungere la versione di TensorFlow del tuo modello PyTorch a cui hai fatto fine-tuning:

```py
>>> tf_model.push_to_hub("il-mio-bellissimo-modello")
```

Ora quando navighi nel tuo profilo Hugging Face, dovresti vedere il tuo repository del modello appena creato. Premendo sulla scheda **Files** vengono visualizzati tutti i file caricati nel repository.

Per maggiori dettagli su come creare e caricare file ad un repository, fai riferimento alla documentazione [qui](https://huggingface.co/docs/hub/how-to-upstream).

## Carica un modello utilizzando l'interfaccia web

Chi preferisce un approccio senza codice può caricare un modello tramite l'interfaccia web dell'hub. Visita [huggingface.co/new](https://huggingface.co/new) per creare un nuovo repository:

![new_model_repo](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/new_model_repo.png)

Da qui, aggiungi alcune informazioni sul tuo modello:

- Seleziona il/la **owner** del repository. Puoi essere te o qualunque organizzazione di cui fai parte.
- Scegli un nome per il tuo modello, il quale sarà anche il nome del repository.
- Scegli se il tuo modello è pubblico o privato.
- Specifica la licenza utilizzata per il tuo modello.

Ora premi sulla scheda **Files** e premi sul pulsante **Add file** per caricare un nuovo file al tuo repository. Trascina poi un file per caricarlo e aggiungere un messaggio di commit.

![upload_file](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/upload_file.png)

## Aggiungi una scheda del modello

Per assicurarti che chiunque possa comprendere le abilità, limitazioni, i potenziali bias e le considerazioni etiche del tuo modello, per favore aggiungi una scheda del modello (model card, in inglese) al tuo repository. La scheda del modello è definita nel file `README.md`. Puoi aggiungere una scheda del modello:

* Creando manualmente e caricando un file `README.md`.
* Premendo sul pulsante **Edit model card** nel repository del tuo modello.

Dai un'occhiata alla [scheda del modello](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased) di DistilBert per avere un buon esempio del tipo di informazioni che una scheda di un modello deve includere. Per maggiori dettagli legati ad altre opzioni che puoi controllare nel file `README.md`, come l'impatto ambientale o widget di esempio, fai riferimento alla documentazione [qui](https://huggingface.co/docs/hub/models-cards).