并导入【huggingface_hub】 pip install huggingface_hub 如果C盘内存不充足,可以更换缓存地址,即添加系统变量 【HF_HUB_CACHE = ‘你自己设定的缓存地址’】 如: 第四步:在llama.app文件夹下,创建并运行【Hub_download.py】文件 结合第一步的相对地址填入参数【model_addr】中 创建Hub_download.py文件代码内容如...
一旦数据集的所有者批准并合并相应 PR,所有用户就都可以使用该语言元数据,从而显著增强 Hugging Face Hub 的可用性。你可以在此处跟踪 Librarian-Bot 的一举一动! 下一步 随着Hub 上的数据集越来越多,元数据变得越来越重要,而其中语言元数据可以帮助用户甄别出合适自己场景的数据集。 在Datasets server 和Librarian...
Hugging Face Hub 允许用户按语言过滤数据集。例如,如果想查找荷兰语数据集,我们可以在 Hub 上用 过滤器 过滤出仅包含荷兰语的数据集。 目前,此过滤器返回 184 个数据集。但是,Hub 上其实还有别的一些数据集中包含荷兰语,但其未在元数据中指明语言,因此就很难被过滤器找到。随着 Hub 上数据集越来越多,这种现...
Hugging Face Hub 是一个非常方便的平台,它允许研究人员和开发人员共享、重用和协作预训练模型。然而,随着越来越多的模型被上传到 Hub 上,缓存系统的管理变得至关重要。有效的缓存管理可以确保存储空间得到合理利用,同时还能提高模型下载的速度。下面是一些建议,帮助你更好地管理 Hugging Face Hub 的缓存系统。1. 清...
01HuggingFace Hub社区简介 Hugging Face Hub和 Github 类似都是社区。Hugging face 刚开始是纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算用聊天机器人来创业，后来在Github上开源了一个Transformers库，从此这个库在机器学习领域迅速大火起来。目前已经共享了超10w个预训练模型，1w个数据集，超过10w个社区成员，超过5,000...
Hugging Face Hub 已发展成为机器学习构建者开发、协作和部署尖端模型的家园。目前有10000 多家公司使用 Hugging Face来构建机器学习技术，Hugging Face 帮助这些机器学习工程师和数据科学家团队节省了大量时间，加快了机器学习项目的进度。Hugging Face还领导着 BigScience，一个专注于研究和构建大语言模型的合作研讨会。...
🤗 我们正在举办首场 AI 对阵 AI 的虚拟足球赛，你可以将自己的模型提交到 Hugging Face Hub 中，然后与其他队伍的作品展开一张 2v2 的足球较量赛。首场挑战赛由 MLAgents 团队基于 Unity 引擎提供，我们会基于大家的反馈举办更多精彩的比赛。快来加入我们的课程，并与来自世界各地的同学们踢一场精彩的 AI 球赛...
Hugging Face现在拥有10000 多家客户,已在人工智能领域站稳了脚跟,仅他们的模型中心就包含 100 多万个资源库。HubSpot 的一项调查显示,企业对人工智能的兴趣与日俱增,43%的企业领导者计划在2023年增加人工智能投资。 Hugging Face还宣布与大型科技公司合作,进一步扩大对人工智能工程师社区的支持:与 Nvidia 合作,确保更...
Hugging Face Hub 可以说是Hugging Face提供的最核心的能力了,它实际上可以理解为机器学习领域的 Github,目的是为了发挥社区的力量,让AI或Machine Learning,发展的更快更好! 截止2024年7月,Hugging Face Hub 上已经拥有了120k+ models,20k+ datasets,50k+的Demo应用。它是一个中心的仓库,用户可以在上面去共享、检...
Hugging Face Hub 是一个探索、实验、合作，并建立机器学习技术的中心场所。在这里任何人都可以分享和探索模型、数据集等，大家轻松合作，共同构建机器学习模型，Hugging Face Hub 也因此被称做「机器学习之家」。它是 Hugging Face 坚持「开源」的产物，也是它的核心。正如官网的宣传语所述：AI 社区，建设未来。Hug...