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Hugging Face Hub 文件

Hugging Face Hub 是一個擁有超過 170 萬個模型、40 萬個資料集和 60 萬個演示應用 (Spaces) 的平臺,所有這些都是開源且公開可用的。它是一個線上平臺,人們可以在這裡輕鬆地協作和共同構建機器學習。Hub 作為一箇中心樞紐,任何人都可以探索、實驗、協作和利用機器學習構建技術。準備好加入開源機器學習的行列了嗎?🤗

什麼是 Hugging Face Hub?

我們正在幫助社群共同努力,以實現推進機器學習的目標 🔥。

Hugging Face Hub 是一個擁有超過 170 萬個模型、40 萬個資料集和 60 萬個演示應用的平臺,人們可以在其中輕鬆協作進行機器學習工作流程。Hub 作為一箇中心樞紐,任何人都可以分享、探索、發現和實驗開源機器學習。

沒有任何一家公司,包括科技巨頭,能夠獨自“解決人工智慧”——實現這一目標的唯一途徑是在以社群為中心的方法中共享知識和資源。我們正在 Hugging Face Hub 上構建最大的開源模型、資料集和演示集合,以民主化和推進機器學習,為每個人服務 🚀。

我們鼓勵您閱讀 行為準則內容指南,以熟悉我們期望社群成員維護的價值觀 🤗。

在 Hub 上你能找到什麼?

Hugging Face Hub 託管基於 Git 的倉庫,這些倉庫是經過版本控制的儲存桶,可以包含您的所有檔案。💾

在這裡,您將能夠上傳和發現……

  • 模型:託管用於自然語言處理、視覺和音訊任務的最新最先進模型
  • 資料集:提供適用於不同領域和模態的各種資料
  • Spaces:用於在瀏覽器中直接演示機器學習模型的互動式應用程式

Hub 提供版本控制、提交歷史、差異比較、分支以及十幾個庫的整合!您可以在倉庫文件中瞭解所有倉庫共享的功能。

模型

您可以發現並使用社群共享的數以萬計的開源機器學習模型。為了促進負責任的模型使用和開發,模型倉庫配備了模型卡片,以告知使用者每個模型的侷限性和偏見。可以包含有關其任務、語言和評估結果等資訊的附加元資料,如果倉庫包含TensorBoard 跟蹤,甚至可以新增訓練指標圖表。還可以輕鬆地為您的模型新增一個推理小元件,讓任何人都可以直接在瀏覽器中與模型互動!對於程式化訪問,推理提供商提供了一個無伺服器 API。

要將模型上傳到 Hub,或下載模型並將其整合到您的工作中,請瀏覽模型文件。您還可以從支援 Hub 的十幾個庫中進行選擇,例如 🤗 Transformers、Asteroid 和 ESPnet。

資料集

Hub 擁有超過 20 萬個資料集,涵蓋 8000 多種語言,可用於自然語言處理、計算機視覺和音訊等廣泛任務。Hub 使查詢、下載和上傳資料集變得簡單。資料集附有資料集卡片資料集檢視器形式的詳盡文件,讓您可以在瀏覽器中直接探索資料。雖然許多資料集是公開的,但組織和個人可以建立私有資料集以遵守許可或隱私問題。您可以在 Hugging Face Hub 文件中瞭解更多關於資料集的資訊

🤗 datasets 庫允許您以程式設計方式與資料集進行互動,因此您可以輕鬆地在專案中使用 Hub 中的資料集。只需一行程式碼,您就可以訪問資料集;即使它們太大以至於無法放入您的計算機,您也可以使用流式傳輸來高效地訪問資料。

Spaces

Spaces 是在 Hub 上託管機器學習演示應用的簡單方法。它們可以幫助您建立自己的機器學習作品集,在會議上或向利益相關者展示您的專案,以及與機器學習生態系統中的其他人合作。

我們目前支援兩個出色的 Python SDK (GradioStreamlit),讓您在幾分鐘內構建出炫酷的應用。使用者還可以在 Space 中建立靜態頁面,這是一種簡單的 HTML/CSS/JavaScript 頁面。

在您探索了一些 Spaces (看看我們的每週最佳 Space!)之後,深入閱讀Spaces 文件,瞭解如何建立您自己的 Space。您還可以升級您的 Space,使其在 GPU 或其他加速硬體上執行。⚡️

組織

公司、大學和非營利組織是 Hugging Face 社群的重要組成部分!Hub 提供了組織功能,可用於對賬戶進行分組並管理資料集、模型和 Spaces。教育工作者還可以使用 Hugging Face for Classrooms 為學生建立協作組織。組織的倉庫將展示在組織頁面上,組織的每個成員都將有能力為倉庫做出貢獻。除了方便地將組織的所有工作分組外,Hub 還允許管理員設定角色以控制對倉庫的訪問,並管理其組織的支付方式和賬單資訊。協作使機器學習更有趣!🔥

探索現有組織在此處建立一個新組織,然後訪問組織文件以瞭解更多資訊。

安全

Hugging Face Hub 支援安全和訪問控制功能,讓您放心,您的程式碼、模型和資料都是安全的。請訪問本文件中的安全部分,瞭解以下內容:

  • 使用者訪問令牌
  • 組織的訪問控制
  • 使用 GPG 簽署提交
  • 惡意軟體掃描
< > 在 GitHub 上更新

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