huggingface_hub

El cliente Python oficial para Huggingface Hub.

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Documentación : https://hf.co/docs/huggingface_hub

Código fuente : https://github.com/huggingface/huggingface_hub

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Bienvenido a la biblioteca huggingface_hub

La biblioteca huggingface_hub le permite interactuar con Hugging Face Hub, una plataforma que democratiza el aprendizaje automático de código abierto para creadores y colaboradores. Descubra modelos y conjuntos de datos previamente entrenados para sus proyectos o juegue con las miles de aplicaciones de aprendizaje automático alojadas en Hub. También puede crear y compartir sus propios modelos, conjuntos de datos y demostraciones con la comunidad. La biblioteca huggingface_hub proporciona una forma sencilla de hacer todas estas cosas con Python.

Características clave

• Descargue archivos del Hub.
• Cargue archivos al Hub.
• Gestiona tus repositorios.
• Ejecute Inferencia en modelos implementados.
• Busque modelos, conjuntos de datos y espacios.
• Comparta tarjetas de modelo para documentar sus modelos.
• Interactúe con la comunidad a través de relaciones públicas y comentarios.

Instalación

Instale el paquete huggingface_hub con pip:

pip install huggingface_hub

Si lo prefieres, también puedes instalarlo con conda.

Para mantener el paquete mínimo de forma predeterminada, huggingface_hub viene con dependencias opcionales útiles para algunos casos de uso. Por ejemplo, si desea tener una experiencia completa para Inferencia, ejecute:

pip install huggingface_hub[inference]

Para obtener más información sobre la instalación y las dependencias opcionales, consulte la guía de instalación.

Inicio rápido

Descargar archivos

Descargar un solo archivo

 from huggingface_hub import hf_hub_download

hf_hub_download ( repo_id = "tiiuae/falcon-7b-instruct" , filename = "config.json" )

O un repositorio completo

 from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download ( "stabilityai/stable-diffusion-2-1" )

Los archivos se descargarán en una carpeta de caché local. Más detalles en esta guía.

Acceso

Hugging Face Hub utiliza tokens para autenticar aplicaciones (ver documentos). Para iniciar sesión en su máquina, ejecute la siguiente CLI:

huggingface-cli login
# or using an environment variable
huggingface-cli login --token $HUGGINGFACE_TOKEN

Crear un repositorio

 from huggingface_hub import create_repo

create_repo ( repo_id = "super-cool-model" )

Subir archivos

Sube un solo archivo

 from huggingface_hub import upload_file

upload_file (
    path_or_fileobj = "/home/lysandre/dummy-test/README.md" ,
    path_in_repo = "README.md" ,
    repo_id = "lysandre/test-model" ,
)

O una carpeta entera

 from huggingface_hub import upload_folder

upload_folder (
    folder_path = "/path/to/local/space" ,
    repo_id = "username/my-cool-space" ,
    repo_type = "space" ,
)

Para más detalles en la guía de carga.

Integración al Hub.

Nos estamos asociando con fantásticas bibliotecas de aprendizaje automático de código abierto para proporcionar alojamiento y control de versiones de modelos gratuitos. Puede encontrar las integraciones existentes aquí.

Las ventajas son:

• Alojamiento gratuito de modelos o conjuntos de datos para bibliotecas y sus usuarios.
• Control de versiones de archivos integrado, incluso con archivos muy grandes, gracias a un enfoque basado en git.
• API de inferencia sin servidor para todos los modelos disponibles públicamente.
• Widgets en el navegador para jugar con los modelos cargados.
• Cualquiera puede cargar un nuevo modelo para su biblioteca, solo necesita agregar la etiqueta correspondiente para que el modelo sea reconocible.
• Descargas rápidas! Usamos Cloudfront (una CDN) para replicar geográficamente las descargas para que sean increíblemente rápidas desde cualquier parte del mundo.
• Estadísticas de uso y más funciones por venir.

Si desea integrar su biblioteca, no dude en abrir un problema para comenzar la discusión. Escribimos una guía paso a paso con ❤️ que muestra cómo realizar esta integración.

Las contribuciones (solicitudes de funciones, errores, etc.) son muy bienvenidas ????❤️

Todos son bienvenidos a contribuir y valoramos la contribución de todos. El código no es la única forma de ayudar a la comunidad. Responder preguntas, ayudar a otros, acercarse y mejorar la documentación es inmensamente valioso para la comunidad. Escribimos una guía de contribución para resumir cómo comenzar a contribuir a este repositorio.