通过huggingface_hub库,您可以与面向机器学习开发者和协作者的平台Hugging Face Hub进行交互,找到适用于您所在项目的预训练模型和数据集,体验在平台托管的数百个机器学习应用,还可以创建或分享自己的模型和数据集并于社区共享。以上所有都可以用Python在huggingface_hub库中轻松实现。
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文件代码内容如下: from huggingface_hub import snapshot_download #自行选择模型,自行修改下面参数(第一步的相对地址) model_addr = 'Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat' #提取模型库名...
我们有一种方便的方式来使用 huggingface_hub 库中内置的 webhook 有效负载。你可以看到我使用@app.add_webhook来定义与我在创建 webhook 时所做的操作相匹配的端点。然后我定义我的函数。 请注意,你需要在 30 秒内响应有效负载请求,否则将收到 500 错误。这就是为什么我有一个异步函数来响应,然后启动我的实际过...
No card data 意味着没有任何元数据,抑或是`huggingface_hub` Python 库无法加载它。 为什么语言元数据很重要? 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...
HuggingFace的Dataset的一个主要目标是提供一个简单的方法可以以任意格式或者类型来加载一个数据集。最简单的开始的方法是在HuggingFace上找到一个存在的数据集。HuggingFace Hub是一个社区驱动的,里边包含各种任务的数据集,包括NLP,CV,语音。可以利用HuggingFace的Datasets库来下载和生成数据。
通过`huggingface_hub`库,您可以与面向机器学习开发者和协作者的平台 [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/)进行交互,找到适用于您所在项目的预训练模型和数据集,体验在平台托管的数百个机器学习应用,还可以创建或分享自己的模型和数据集并于社区共享。以上所有都可以用Python在 `huggingface_hub`库中轻松实现...
huggingface-cli隶属于huggingface_hub库,不仅可以下载模型、数据,还可以可以登录huggingface、上传模型、数据等。huggingface-cli 属于官方工具,其长期支持肯定是最好的。优先推荐! 安装依赖 pip install -U huggingface_hub 注意:huggingface_hub 依赖于 Python>=3.8,此外需要安装 0.17.0 及以上的版本,推荐0.19.0+。
首先找到单个文件,点那个下载按钮可以直接下载,又可以右键+复制链接地址,然后在服务器上用 wget 等方式下载这个链接就可以了。 例如: 下载整个仓库: 参考: https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/134856943 先: 复制# 安装依赖pipinstall-U huggingface_hub ...
Hugging Face Hub和 Github 类似,都是Hub(社区)。Hugging Face可以说的上是机器学习界的Github。Hugging Face为用户提供了以下主要功能: 模型仓库(Model Repository):Git仓库可以让你管理代码版本、开源代码。而模型仓库可以让你管理模型版本、开源模型等。使用方式与Github类似。
为了加快下载速度,需要确保安装 pip install huggingface_hub[hf_transfer] 并设置环境变量 HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 使用datasets fromdatasetsimportload_datasetfw = load_dataset("HuggingFaceFW/fineweb", name="CC-MAIN-2024-10",...