# 模型上传/下载

## 概述

模型准备就绪后，您可以轻松将其上传到模型注册表，或下载您有权访问的任何模型。本节提供了这两个过程的简单分步指南。

## 上传指南

> 这里假设您已经准备好了
> **模型文件**
> 和
> **模型卡**
> 。如果还没有，请参考
> [模型准备](https://docs.luxonis.com/cloud/hubai/model-registry/preparation.md)
> 指南。

> 对于自定义模型转换，建议尽可能上传
> **ONNX NN归档文件**
> 而不是原始ONNX文件。归档文件会将预处理、张量元数据和可选的
> `heads`
> 元数据带入转换流程，大大减少手动设置，通常会产生可直接在DepthAI中使用的转换后归档文件。

分步说明：

#### 打开模型并点击添加模型

打开[Hub](https://hub.luxonis.com/ai)，导航至[模型](https://hub.luxonis.com/ai/models)部分，点击添加模型。

#### 选择上传类型

选择要上传的模型类型。对于支持的PyTorch YOLO权重，使用YOLO；对于ONNX NN归档文件、原始ONNX、OpenVINO IR、TensorFlow Lite或已编译的RVC模型工件，使用Custom。

#### 为YOLO选择目标平台

如果您选择了YOLO，请为转换选择目标RVC平台。

#### 填写模型详情并上传文件

填写必需的描述项，上传模型文件，然后通过添加或导出确认操作。使用下面的参考部分了解常见元数据字段和YOLO特定参数的确切含义。

#### 如有需要，添加另一个版本

如果您想存储同一模型的另一个版本，请点击添加版本并将其作为单独的版本条目上传。

#### 复制模型版本引用

上传完成后，使用要引用的版本旁边的复制按钮，以从DepthAI或其他工具中引用该版本。

### 上传类型参考

| 上传类型 | 使用时机 |
| --- | --- |
| `YOLO` | 上传Hub可直接转换的受支持PyTorch YOLO权重（`.pt`） |
| `Custom` | 上传`ONNX` NN归档文件、原始`ONNX`、OpenVINO IR、TensorFlow Lite或已编译的`RVC`模型工件 |

### 常见元数据字段

| 参数 | 含义 |
| --- | --- |
| `Model Name` | 用于通过Hub引用模型的名称 |
| `Model Version` | 版本标识符，例如`1.0.0` |
| `License` | 管理模型使用和分发的许可证 |
| `Public` | 控制模型是否对团队外的其他Hub用户可见 |
| `Short Description` | 显示在模型缩略图下方的简短摘要 |
| `Model Image` | 说明模型的预览图像 |
| `Tasks` | 模型处理的机器学习任务 |

### YOLO特定参数

| 参数 | 含义 |
| --- | --- |
| `Model Instance Name` | 转换后模型实例的名称 |
| `Version` | 上传模型的YOLO版本 |
| `Class Names` | 输出类名称列表 |
| `Shape` | 模型的输入形状 |
| `Quantization Data` | 用于校准`RVC3`和`RVC4`量化转换的数据集 |
| `POT Target Device` | `RVC3`的POT目标设备 |

Hub允许上传同一模型的多个版本，例如当模型以不同输入形状导出或在不同数据集上训练时。

> 对于公共模型，请遵循一致的版本命名方案。版本名称不应包含模型名称，且仅包含区分变体所需的描述项。用单个空格分隔描述项，并将输入形状（
> `input_height x input_width`
> ）作为最后一个描述项。

> 找不到您需要的模型，或者在上传模型时遇到问题？请随时填写
> [模型请求表单](https://forms.gle/k3YbHTUy4Wvn9tEv9)
> 。我们将尽力支持最受欢迎的模型。

## 下载指南

要从Hub下载模型，首先打开所需公共或私有模型，然后选择要查看的版本。

#### 打开模型版本

打开[Hub](https://hub.luxonis.com/ai)，导航至[模型](https://hub.luxonis.com/ai/models)，打开模型，滚动到模型版本，然后点击所需版本。

### 基础模型

#### 选择基础模型

要下载未经转换的模型，请打开右上角的菜单，然后选择基础模型。

#### 开始下载

在弹出的窗口中，点击模型名称以开始下载。

### 转换后的模型

#### 打开转换后的实例

要下载转换后的模型，请从所选模型版本中点击转换后的实例名称。

#### 下载转换后的归档文件

在弹出的窗口中，点击.tar.xz文件以开始下载。