허브

이 탭에서 돌릴 수 있는 모델

가중치, 그것이 무엇인지 말하는 매니페스트, 그리고 모델이 재현해내야 하는 샘플. 아래 어느 것도 스크린샷이 아니다. 목록은 이 페이지가 열릴 때 목차에서 받아 온 것이고, 버튼은 진짜 모델을 당신 브라우저로 내려받아 검사한다.

여기서 하나 검증해 보기

전 과정을 돈다 — 브라우저가 무엇을 할 수 있는지 묻고 → 매니페스트를 받고 → 가중치를 내려받고 → 해시를 대조하고 → 아키텍처를 세우고 → 샘플 입력을 통과시키고 → 샘플 출력과 비교한다. 순서가 요점이다. 환경 판정이 마지막이면 10MB 를 받은 뒤에 안 된다고 말하게 되고, 해시를 싣고 나서 보면 틀린 바이트가 이미 메모리에 있다.

받아서 검증하기

대기

진짜로 내려받는다. 목차에서 가장 작은 모델을 고르므로 10메가바이트 정도 든다.

목차

두 종류가 산다. 그 차이를 읽을 값어치가 있다. trained-by-borch 는 그 가중치가 이 라이브러리로, 브라우저에서 만들어졌다는 뜻이다. converted-from-torch 는 남이 학습한 것을 옮겨 왔다는 뜻이고, 레지스트리가 그것이 누구 것이었는지 적은 출처 문서를 하나씩 들고 있다.

라이선스는 하나가 아니라 둘이다. 가중치가 자기 것을 달고, 그것이 학습된 데이터가 또 자기 것을 단다. 둘이 같은 문장인 경우는 드물다 — Apache-2.0 가중치라고 해서 ImageNet 의 조건이 사라지지 않는다.

당신 페이지에서

import { init } from "borch-ts";
import { load, verify } from "borch-hub";

await init();
const { model, manifest } = await load(MANIFEST_URL);
const badge = await verify(model, manifest, MANIFEST_URL);

load 는 fetch 를 받는다. 비공개 모델·조직 계정·서명 URL 이 전부 그 훅 하나를 탄다. 목차 자체도 문서 하나다 — index.json — 그리고 이 페이지는 자기 목록을 갖고 있지 않다. 저것을 읽는다.

이것이 아닌 것

torchvision 쪽에 대응하는 이름이 없다. torch.hub 가 가장 가깝지만 그쪽은 저장소에서 모델을 불러오는 일이고 자기 카탈로그가 없다. 여기 있는 셋 — 발행된 매니페스트, 싣기 전의 해시 대조, 받기 전의 환경 판정 — 은 timm 에도 torch.hub 에도 없다. 아키텍처는 bimm 에서 오고, 그것이 timm 의 자리다. 허브는 카탈로그를 알고, 카탈로그는 허브를 모른다.