huggingface_hub

O cliente Python oficial do Huggingface Hub.

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

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

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Bem-vindo à biblioteca huggingface_hub

A biblioteca huggingface_hub permite que você interaja com o Hugging Face Hub, uma plataforma que democratiza o aprendizado de máquina de código aberto para criadores e colaboradores. Descubra modelos e conjuntos de dados pré-treinados para seus projetos ou experimente os milhares de aplicativos de aprendizado de máquina hospedados no Hub. Você também pode criar e compartilhar seus próprios modelos, conjuntos de dados e demonstrações com a comunidade. A biblioteca huggingface_hub fornece uma maneira simples de fazer todas essas coisas com Python.

Principais recursos

• Baixe arquivos do Hub.
• Carregar arquivos para o Hub.
• Gerencie seus repositórios.
• Execute a inferência em modelos implantados.
• Pesquise modelos, conjuntos de dados e espaços.
• Compartilhe cartões de modelo para documentar seus modelos.
• Envolva-se com a comunidade por meio de PRs e comentários.

Instalação

Instale o pacote huggingface_hub com pip:

pip install huggingface_hub

Se preferir, você também pode instalá-lo com conda.

Para manter o pacote mínimo por padrão, huggingface_hub vem com dependências opcionais úteis para alguns casos de uso. Por exemplo, se você quiser ter uma experiência completa de Inferência, execute:

pip install huggingface_hub[inference]

Para saber mais sobre instalação e dependências opcionais, consulte o guia de instalação.

Início rápido

Baixar arquivos

Baixe um único arquivo

 from huggingface_hub import hf_hub_download

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

Ou um repositório inteiro

 from huggingface_hub import snapshot_download

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

Os arquivos serão baixados em uma pasta de cache local. Mais detalhes neste guia.

Conecte-se

O Hugging Face Hub usa tokens para autenticar aplicativos (consulte a documentação). Para fazer login em sua máquina, execute a seguinte CLI:

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

Crie um repositório

 from huggingface_hub import create_repo

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

Carregar arquivos

Carregar um único arquivo

 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 uma pasta inteira

 from huggingface_hub import upload_folder

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

Para obter detalhes no guia de upload.

Integrando ao Hub.

Estamos fazendo parceria com bibliotecas de ML de código aberto para fornecer hospedagem e controle de versão de modelos gratuitos. Você pode encontrar as integrações existentes aqui.

As vantagens são:

• Hospedagem gratuita de modelo ou conjunto de dados para bibliotecas e seus usuários.
• Controle de versão de arquivos integrado, mesmo com arquivos muito grandes, graças a uma abordagem baseada em git.
• API de inferência sem servidor para todos os modelos disponíveis publicamente.
• Widgets no navegador para brincar com os modelos carregados.
• Qualquer pessoa pode fazer upload de um novo modelo para sua biblioteca, basta adicionar a tag correspondente para que o modelo seja descoberto.
• Downloads rápidos! Usamos o Cloudfront (um CDN) para replicar geograficamente os downloads para que eles sejam extremamente rápidos em qualquer lugar do mundo.
• Estatísticas de uso e mais recursos por vir.

Se desejar integrar sua biblioteca, fique à vontade para abrir um fascículo para iniciar a discussão. Escrevemos um passo a passo com ❤️ mostrando como fazer essa integração.

Contribuições (solicitações de recursos, bugs, etc.) são super bem-vindas ????❤️

Todos são bem-vindos para contribuir e valorizamos a contribuição de todos. O código não é a única maneira de ajudar a comunidade. Responder a perguntas, ajudar outras pessoas, estender a mão e melhorar a documentação são imensamente valiosos para a comunidade. Escrevemos um guia de contribuição para resumir como começar a contribuir para este repositório.