huggingface_hub

Huggingface Hub의 공식 Python 클라이언트입니다.

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

소스코드 : https://github.com/huggingface/huggingface_hub

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Huggingface_hub 라이브러리에 오신 것을 환영합니다.

huggingface_hub 라이브러리를 사용하면 제작자와 공동작업자를 위한 오픈 소스 기계 학습을 민주화하는 플랫폼인 Hugging Face Hub와 상호 작용할 수 있습니다. 프로젝트에 맞게 사전 훈련된 모델과 데이터 세트를 검색하거나 허브에 호스팅된 수천 개의 기계 학습 앱을 사용해 보세요. 또한 자신만의 모델, 데이터 세트 및 데모를 만들고 커뮤니티와 공유할 수도 있습니다. huggingface_hub 라이브러리는 Python으로 이러한 모든 작업을 수행하는 간단한 방법을 제공합니다.

주요 기능

• 허브에서 파일을 다운로드하세요.
• 허브에 파일을 업로드합니다.
• 저장소를 관리하세요.
• 배포된 모델에 대해 추론을 실행합니다.
• 모델, 데이터 세트 및 공간을 검색합니다.
• 모델 카드를 공유하여 모델을 문서화하세요.
• PR과 댓글을 통해 커뮤니티와 소통하세요.

설치

pip를 사용하여 huggingface_hub 패키지를 설치합니다.

pip install huggingface_hub

원하는 경우 conda를 사용하여 설치할 수도 있습니다.

기본적으로 패키지를 최소화하기 위해 huggingface_hub 에는 일부 사용 사례에 유용한 선택적 종속성이 제공됩니다. 예를 들어 추론에 대한 완전한 경험을 원할 경우 다음을 실행합니다.

pip install huggingface_hub[inference]

설치 및 선택적 종속성에 대해 자세히 알아보려면 설치 가이드를 확인하세요.

빠른 시작

파일 다운로드

단일 파일 다운로드

 from huggingface_hub import hf_hub_download

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

또는 전체 저장소

 from huggingface_hub import snapshot_download

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

파일은 로컬 캐시 폴더에 다운로드됩니다. 자세한 내용은 이 가이드를 참조하세요.

로그인

Hugging Face Hub는 토큰을 사용하여 애플리케이션을 인증합니다(문서 참조). 머신에 로그인하려면 다음 CLI를 실행하세요.

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

저장소 만들기

 from huggingface_hub import create_repo

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

파일 업로드

단일 파일 업로드

 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" ,
)

아니면 전체 폴더

 from huggingface_hub import upload_folder

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

자세한 내용은 업로드 가이드를 참조하세요.

허브에 통합.

우리는 무료 모델 호스팅 및 버전 관리를 제공하기 위해 멋진 오픈 소스 ML 라이브러리와 제휴하고 있습니다. 여기에서 기존 통합을 찾을 수 있습니다.

장점은 다음과 같습니다.

• 도서관과 사용자를 위한 무료 모델 또는 데이터 세트 호스팅.
• Git 기반 접근 방식 덕분에 매우 큰 파일의 경우에도 내장된 파일 버전 관리가 가능합니다.
• 모든 모델에 대한 서버리스 추론 API가 공개적으로 제공됩니다.
• 업로드된 모델을 가지고 놀 수 있는 브라우저 내 위젯.
• 누구나 라이브러리에 새 모델을 업로드할 수 있으며 모델을 검색할 수 있도록 해당 태그를 추가하기만 하면 됩니다.
• 빠른 다운로드! 우리는 Cloudfront(CDN)를 사용하여 다운로드를 지리적으로 복제하므로 전 세계 어디에서나 매우 빠르게 다운로드됩니다.
• 사용 통계 및 더 많은 기능이 제공될 예정입니다.

라이브러리를 통합하고 싶다면 자유롭게 이슈를 열어 토론을 시작하세요. 우리는 이 통합을 수행하는 방법을 보여주는 ❤️과 함께 단계별 가이드를 작성했습니다.

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