除了上面使用代码的方法进行数据集上传,还可以使用命令行的方式进行数据集上传(huggingface-cli)。具体可参考链接 Datasets guide 创建数据集卡片 撰写良好的文档是非常好的习惯。通过这个文档,大家可以了解这个数据集是做什么任务的,存在什么问题以及基础的数据分析结果等等。 在Hugging Face Hub,文档存储在re...
集成各种实验跟踪器（ex: Weights & Biases），以便方便地记录分布式系统。附带一个方便的 CLI 命令，用...
一行命令实现 HuggingFace 国内高速下载 国内用户利用 HuggingFace 官方的下载工具huggingface-cli和hf_transfer从Huggingface 镜像站上对HuggingFace上的模型和数据集进行高速下载。 HuggingFace-Download-Acceleratorgithub.com/LetheSec/HuggingFace-Download-Accelerator Quick Start 1、clone项目到本地: git clone https://...
huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。 1. 安装依赖 代码语言:shell 复制 pipinstall-Uhuggingface_hubCopy 2. 设置环境变量 Linux 代码语言:shell 复制 exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comCopy Windows Powershell ...
国内镜像网站设置:export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"安装huggingface-cli pip install -U huggingface_hub 1. 安装huggingface上的模型: huggingface-cli download --resume-download THUDM/chatglm3-6b --local-dir download/chatglm3-6b --local-dir-use-symlinks False ...
download --model=qwen/Qwen2-7B-Instruct --local_dir ./Qwen2-7B-Instruct optimum-cli export ...
huggingface-cli login 1. 如果你正在使用像 Jupyter 或 Colaboratory 这样的笔记本,确保你已经安装了 huggingface hub 库。此库允许您以编程方式与Hub交互。 pip install huggingface_hub 1. 然后使用 notebook_login 登录到 Hub,并按照这里的链接生成一个令牌来登录: ...
from huggingface_hub import notebook_login # 界面方式登陆 huggingface notebook_login() # 终端方式登陆 huggingface-cli login # 推送tokenizer 到 huggingface hub # 下面这行代码会在自己目录下面创建一个仓库,名字叫做 code-search-net-tokenizer tokenizer.push_to_hub("code-search-net-tokenizer") 2.7 第...
[huggingface-cli login](…/…/…/…/…/…/编程/代码/代码管理/代码托管/Hugging Face/使用/上传/上传自己的项目/登录/huggingface-cli login.md)之后[设置Git的邮箱和账号](…/…/…/…/…/…/编程/代码/代码管理/代码托管/Hugging Face/使用/上传/上传自己的项目/commit以及push上传/设置Git的邮箱和账号...