YOLOv11xモデルをHugging Faceに公開する

日本古典籍くずし字データセットで学習したYOLOv11xモデルをHugging Faceに公開し、Gradio Spacesでデモを作成する手順を紹介します。

概要

• モデル : YOLOv11x（くずし字検出用）
• データセット : 日本古典籍くずし字データセット
• 公開先 : Hugging Face Models + Spaces

1. Hugging Face Modelsにモデルを登録

1.1 huggingface_hubのインストール

1.2 ログイン

または Python から:

トークンは https://huggingface.co/settings/tokens から取得できます（Write権限が必要）。

1.3 モデルのアップロード

1.4 Model Card (README.md) の作成

モデルの使い方やライセンス情報を記載したREADME.mdを作成してアップロードします。

2. Hugging Face Spacesでデモを公開

2.1 Spacesの設定 (README.md)

ポイント :

• sdk: gradio を指定すると、Gradioがプリインストールされる
• sdk_version でバージョンを固定できる
• requirements.txt に gradio を書く必要はない

2.2 requirements.txt

2.3 app.py でモデルを読み込む

Hugging Face Hubからモデルを読み込むには hf_hub_download を使用します。

2.4 Gradio 5.x の注意点

Gradio 5.x ではSSR（Server-Side Rendering）が実験的機能としてデフォルトで有効になっています。これが原因で以下のエラーが発生することがあります。

この問題を回避するには、launch() で ssr_mode=False を指定します。

3. この構成のメリット

4. 公開したリソース

• Model : https://huggingface.co/nakamura196/yolov11x-codh-char
• Spaces : https://huggingface.co/spaces/nakamura196/yolov11x-codh-char

参考リンク

• Hugging Face Spaces - Gradio Documentation
• Ultralytics YOLO Documentation
• 日本古典籍くずし字データセット