huggingface_hub
v0.26.2]
Le client Python officiel du Huggingface Hub.
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Documentation : https://hf.co/docs/huggingface_hub
Code source : https://github.com/huggingface/huggingface_hub
La bibliothèque huggingface_hub vous permet d'interagir avec Hugging Face Hub, une plateforme démocratisant le Machine Learning open source pour les créateurs et les collaborateurs. Découvrez des modèles et des ensembles de données pré-entraînés pour vos projets ou jouez avec les milliers d'applications d'apprentissage automatique hébergées sur le Hub. Vous pouvez également créer et partager vos propres modèles, ensembles de données et démos avec la communauté. La bibliothèque huggingface_hub fournit un moyen simple de faire toutes ces choses avec Python.
Installez le package huggingface_hub avec pip :
pip install huggingface_hubSi vous préférez, vous pouvez également l'installer avec conda.
Afin de garder le package minimal par défaut, huggingface_hub est livré avec des dépendances facultatives utiles pour certains cas d'utilisation. Par exemple, si vous souhaitez bénéficier d'une expérience complète pour l'inférence, exécutez :
pip install huggingface_hub[inference]Pour en savoir plus sur l'installation et les dépendances facultatives, consultez le guide d'installation.
Télécharger un seul fichier
from huggingface_hub import hf_hub_download
hf_hub_download ( repo_id = "tiiuae/falcon-7b-instruct" , filename = "config.json" )Ou un référentiel entier
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download ( "stabilityai/stable-diffusion-2-1" )Les fichiers seront téléchargés dans un dossier de cache local. Plus de détails dans ce guide.
Le Hugging Face Hub utilise des jetons pour authentifier les applications (voir la documentation). Pour vous connecter à votre ordinateur, exécutez la CLI suivante :
huggingface-cli login
# or using an environment variable
huggingface-cli login --token $HUGGINGFACE_TOKEN from huggingface_hub import create_repo
create_repo ( repo_id = "super-cool-model" )Téléchargez un seul fichier
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" ,
)Ou un dossier entier
from huggingface_hub import upload_folder
upload_folder (
folder_path = "/path/to/local/space" ,
repo_id = "username/my-cool-space" ,
repo_type = "space" ,
)Pour plus de détails dans le guide de téléchargement.
Nous travaillons en partenariat avec des bibliothèques ML open source intéressantes pour fournir un hébergement et une gestion de versions gratuits de modèles. Vous pouvez trouver les intégrations existantes ici.
Les avantages sont :
Si vous souhaitez intégrer votre bibliothèque, n'hésitez pas à ouvrir un numéro pour lancer la discussion. Nous avons rédigé un guide étape par étape avec ❤️ montrant comment réaliser cette intégration.
Tout le monde est invité à contribuer et nous apprécions la contribution de chacun. Le code n'est pas le seul moyen d'aider la communauté. Répondre aux questions, aider les autres, tendre la main et améliorer les documentations sont extrêmement précieux pour la communauté. Nous avons rédigé un guide de contribution pour résumer comment commencer à contribuer à ce référentiel.
