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Interview preparation / साक्षात्कार अभ्यास

Hugging Face

60 questions / प्रश्न · 9 sections

Hugging Face Fundamentals Q1–10

  1. What is Hugging Face?Hugging Face क्या है?
  2. What are the main components of Hugging Face ecosystem?Hugging Face ecosystem के मुख्य components कौन से हैं?
  3. What is Hugging Face Hub?Hugging Face Hub क्या है?
  4. Why is Hugging Face Hub important?Hugging Face Hub का उपयोग क्यों करते हैं?
  5. What is Model Hub?Model Hub क्या है?
  6. What is Dataset Hub?Dataset Hub क्या है?
  7. What is Hugging Face Transformers library?Hugging Face Transformers library क्या है?
  8. Explain Hugging Face PyTorch relationship.Hugging Face और PyTorch में क्या relationship है?
  9. Explain the difference: Hugging Face OpenAI API basic difference.Hugging Face और OpenAI API में basic difference?
  10. Describe Hugging Face ka complete workflow.Hugging Face का complete workflow समझाएँ.

Hugging Face Hub Q11–16

  1. How would you approach Hugging Face Hub par model search?Hugging Face Hub पर model कैसे search करते हैं?
  2. What is Model repository?Model repository क्या होती है?
  3. Explain from_pretrained().from_pretrained() क्या करता है?
  4. Explain save_pretrained().save_pretrained() क्या करता है?
  5. How would you approach Model Hugging Face Hub par upload/push?Model को Hugging Face Hub पर कैसे upload/push करते हैं?
  6. What is config.json , tokenizer files and model weights ka role?config.json , tokenizer files और model weights का role क्या है?

Transformers Library Q17–27

  1. Explain transformers library provide karti.transformers library क्या provide करती है?
  2. What is AutoTokenizer?AutoTokenizer क्या है?
  3. What is AutoModel?AutoModel क्या है?
  4. What is AutoModelForCausalLM?AutoModelForCausalLM क्या है?
  5. What is AutoModelForSequenceClassification?AutoModelForSequenceClassification क्या है?
  6. What is AutoModelForTokenClassification?AutoModelForTokenClassification क्या है?
  7. What is pipeline()?pipeline() क्या है?
  8. What is the difference between pipeline() and direct model inference?pipeline() और direct model inference में क्या अंतर है?
  9. How would you approach from_pretrained() model load?from_pretrained() में model कैसे load होता है?
  10. What is Tokenizer and Model ka relationship?Tokenizer और Model का relationship क्या है?
  11. Describe Hugging Face Transformers ka inference workflow.Hugging Face Transformers का inference workflow समझाएँ.

Tokenizers Q28–35

  1. What is Tokenizer?Tokenizer क्या होता है?
  2. Why is Tokenization important?Tokenization की ज़रूरत क्यों है?
  3. What is input_ids?input_ids क्या हैं?
  4. What is attention_mask?attention_mask क्या है?
  5. What is Padding?Padding क्या है?
  6. What is Truncation?Truncation क्या है?
  7. How would you approach Padding truncation configure?Padding और truncation को कैसे configure करते हैं?
  8. Describe Text → Tokenizer → input_ids/attention_mask → Model ka complete flow.Text → Tokenizer → input_ids/attention_mask → Model का complete flow समझाएँ.

Datasets Q36–42

  1. What is Hugging Face datasets library?Hugging Face datasets library क्या है?
  2. What is the difference between Dataset and DatasetDict?Dataset और DatasetDict में क्या अंतर है?
  3. Explain load_dataset().load_dataset() क्या करता है?
  4. How would you approach Dataset map() preprocess?Dataset को map() से preprocess कैसे करते हैं?
  5. What is Batched preprocessing?Batched preprocessing क्या है?
  6. How would you approach Dataset train/validation/test split?Dataset को train/validation/test में कैसे split करेंगे?
  7. Why is Large datasets Hugging Face Datasets useful important?Large datasets के लिए Hugging Face Datasets useful क्यों है?

Inference Q43–48

  1. What is Hugging Face model inference?Hugging Face model inference क्या है?
  2. How would you approach Text generation perform?Text generation कैसे perform करते हैं?
  3. Explain model.generate().model.generate() क्या करता है?
  4. What is the difference between max_new_tokens and max_length?max_new_tokens और max_length में क्या अंतर है?
  5. What is temperature , top_k and top_p?temperature , top_k और top_p क्या हैं?
  6. How do you run Hugging Face model inference ko GPU par?Hugging Face model inference को GPU पर कैसे run करेंगे?

Training & Fine-Tuning Q49–54

  1. How would you approach Hugging Face model fine-tune?Hugging Face model को fine-tune कैसे करते हैं?
  2. What is Trainer?Trainer क्या है?
  3. What is TrainingArguments?TrainingArguments क्या है?
  4. What is Data Collator?Data Collator क्या होता है?
  5. What is Supervised Fine-Tuning (SFT)?Supervised Fine-Tuning (SFT) क्या है?
  6. Describe Fine-tuning ke complete steps.Fine-tuning के complete steps समझाएँ.

PEFT, LoRA & QLoRA Q55–58

  1. Why is PEFT important?PEFT क्या है और क्यों उपयोग करते हैं?
  2. What is LoRA?LoRA क्या है?
  3. What is the difference between LoRA and full fine-tuning?LoRA और full fine-tuning में क्या अंतर है?
  4. How would you approach QLoRA LoRA different?QLoRA क्या है और LoRA से कैसे different है?

Deployment & Practical Q59–60

  1. What is Hugging Face model ko production mein deploy karne ke different approaches?Hugging Face model को production में deploy करने के different approaches क्या हैं?
  2. Ek complete Hugging Face project explain—from dataset loading → tokenization → fine-tuning → evaluation → saving → deployment.एक complete Hugging Face project समझाएँ—from dataset loading → tokenization → fine-tuning → evaluation → saving → deployment.