공식 Huggingface Hub 파이썬 클라이언트
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기술 문서: https://hf.co/docs/huggingface_hub
소스 코드: https://github.com/huggingface/huggingface_hub
huggingface_hub
라이브러리는 Hugging Face Hub와 상호작용할 수 있게 해줍니다. Hugging Face Hub는 창작자와 협업자를 위한 오픈소스 머신러닝 플랫폼입니다. 여러분의 프로젝트에 적합한 사전 훈련된 모델과 데이터셋을 발견하거나, Hub에 호스팅된 수천 개의 머신러닝 앱들을 사용해보세요. 또한, 여러분이 만든 모델, 데이터셋, 데모를 커뮤니티와 공유할 수도 있습니다. huggingface_hub
라이브러리는 파이썬으로 이 모든 것을 간단하게 할 수 있는 방법을 제공합니다.
pip로 huggingface_hub
패키지를 설치하세요:
pip install huggingface_hub
원한다면 conda를 이용하여 설치할 수도 있습니다.
기본 패키지를 작게 유지하기 위해 huggingface_hub
는 유용한 의존성을 추가적으로 제공합니다. 추론과 관련된 기능을 원한다면, 아래를 실행하세요:
pip install huggingface_hub[inference]
설치와 선택적 의존성에 대해 더 알아보려면, 설치 가이드를 참고하세요.
파일 하나의 경우:
from huggingface_hub import hf_hub_download
hf_hub_download(repo_id="tiiuae/falcon-7b-instruct", filename="config.json")
레포지토리 전체의 경우:
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download("stabilityai/stable-diffusion-2-1")
파일은 로컬 캐시 폴더에 다운로드됩니다. 자세한 내용은 이 가이드를 참조하세요.
Hugging Face Hub는 토큰을 사용하여 애플리케이션을 인증합니다(문서 참조). 컴퓨터에서 로그인하려면 CLI를 사용하세요:
huggingface-cli login
# 또는 환경 변수로 지정해주세요
huggingface-cli login --token $HUGGINGFACE_TOKEN
from huggingface_hub import create_repo
create_repo(repo_id="super-cool-model")
파일 하나의 경우:
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",
)
레포지토리 전체의 경우:
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.
저희는 멋진 오픈소스 ML 라이브러리들과 협력하여, 모델 호스팅과 버전 관리를 무료로 제공하고 있습니다. 이미 통합된 라이브러리들은 여기서 확인할 수 있습니다.
이렇게 하면 다음과 같은 장점이 있습니다:
여러분의 라이브러리를 통합하고 싶다면, 이슈를 열어서 의견을 나눠주세요. 통합 과정을 안내하기 위해 ❤️을 담아 단계별 가이드를 작성했습니다.
모든 분들의 기여를 환영하며, 소중히 생각합니다. 코드 작성만이 커뮤니티에 도움을 주는 유일한 방법이 아니에요. 질문에 답하거나, 다른 분들을 돕거나, 컨택하거나, 문서를 개선하는 것도 커뮤니티에 큰 도움이 됩니다. 지금 시작하려면 간단한 기여 가이드를 참조해주세요.
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