上传文件到Hub上最简单的方法就是使用push_to_hubAPI,Trainer类貌似是使用这个方法,在参数中设置好即可。 在继续之前,需要生成你自己的authentication token(一串16进制码,与你的注册名称相关),这样huggingface_hubAPI可以知道你正在进行操作,会定位到你的模型repo上。当然运行API时,你必须安装好了transformers...
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...
Datasets server 是一个 API,其允许我们无需下载到本地即可访问 Hub 上托管的数据集。Datasets server 已被应用于数据集查看器预览功能,Hub 上托管的许多数据集都支持数据集查看器预览功能。 为了给语言检测实验准备数据,我们首先定义了一个白名单,其中包含了可能包含文本的列名及数据类型,如名字为text或prompt的列以...
接下来我们配置 Action。首先是确认 Hugging Face 中模型的连接信息，你需要前往 Hugging Face Hub 页面，按需选择模型:https://hf.co/models 本文我们以 luhua/chinese_pretrain_mrc_roberta_wwm_ext_large 模型为例，进入模型的详情页，点击右上方 Deploy，并选择 Inference API:https://hf.co/luhua/chinese_pre...
登录到 Hugging Face Hub，浏览我们的模型，一旦找到一个你喜欢的，你可以直接在页面上尝试推理 小组件。点击 "Deploy" 按钮，你可以拿到自动生成的代码，然后将模型部署在免费的推理 API 上进行评估，以及一个直接链接，你可以将模型部署到生产中的推理 Endpoints 或 Spaces。快试一试，让我们知道你的想法，我们很...
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['...
太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据,我们用机器学习来检测其语言,并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多,元数据,作为一种能帮助用户找到所需数据集的工具,变得越来...
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在声明中表示,所有暴露的API令牌现都已被撤销,但该公司似乎将责任主要归咎于客户。由于用户在Hugging Face Hub和GitHub等平台上发布了令牌,这些令牌被暴露。Lanyado表示,Hugging Face也有责任,并建议它应该不断扫描暴露的API令牌,要么直接撤销,要么通知用户。
我们想向大家宣布:部署到 Cloudflare Workers AI 服务正式上线,这是Hugging Face Hub平台上的一项新服务,它使得通过 Cloudflare 边缘数据中心部署的先进 GPU、轻松使用开放模型作为无服务器 API 成为可能。 我们将把 Hugging Face 上一些最受欢迎的开放模型整合到 Cloudflare Workers AI 中,这一切都得益于我们的生产环...