作为模型和数据集的中心仓库:Hugging Face Hub是一个用于存储、共享和发现机器学习模型和数据集的中心平台。它允许研究者和开发者上传和管理他们的模型和数据集,并与他人分享。Hub提供了一个统一的接口来访问和使用这些资源,简化了模型和数据集的管理和部署。 促进机器学习模型的共享和合作:Hugging Face Hub鼓励用户分...
简介:Hugging Face Hub 是一个开源模型管理和分享平台,它允许用户上传、分享和下载预训练模型。本文将介绍如何管理 Hugging Face Hub 的缓存系统,以确保高效地使用存储空间和网络资源。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 Hugging Face Hub 是一个非常方便的平台...
语言元数据是查找相关数据集的重要工具。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...
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...
首先，HuggingFace Hub是一个AI与ML资源交流社区，有很多科研工作者和程序员在社区里分享各种AI与ML资源...
Hugging Face Hub LLM LangChain 中的 Hugging Face Hub 端点连接到 Hugging Face Hub，并通过其免费推理端点运行模型。我们需要一个Hugging Face帐户和 API 密钥来使用这些端点。获得 API 密钥后，我们会将其添加到HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN环境变量中。我们可以像这样用 Python 来做到这一点：import osos.environ['...
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...
Hugging Face Hub 是一个拥有超过 120k 模型、20k 数据集和 50k 演示应用程序 (Spaces) 的平台Repositories Models, Spaces, and Datasets are hosted on the Hugging Face Hub as Git repositories, which means that version control and collaboration are core elements of the Hub. Cloning repositories 克隆...
Hugging Face是一个由AI社区共同建设的未来，它是机器学习开源参考模型的强大引擎，使得开发者可以构建、...