在 Hub 上搜索

在本教程中，您將學習如何使用 huggingface_hub 搜尋 Hub 上的模型、資料集和 Spaces。

如何列出儲存庫？

huggingface_hub 庫包含一個 HTTP 客戶端 HfApi，用於與 Hub 進行互動。除其他功能外，它還可以列出儲存在 Hub 上的模型、資料集和 Spaces。

>>> from huggingface_hub import HfApi
>>> api = HfApi()
>>> models = api.list_models()

list_models() 的輸出是一個迭代器，用於遍歷 Hub 上儲存的模型。

同樣，您可以使用 list_datasets() 來列出資料集，使用 list_spaces() 來列出 Spaces。

如何過濾儲存庫？

列出儲存庫固然有用，但您可能希望過濾搜尋結果。列表助手具有多個屬性，例如：

過濾器
作者
搜尋
...

讓我們看一個例子，獲取 Hub 上所有進行影像分類、已在 imagenet 資料集上訓練且可與 PyTorch 一起執行的模型。

models = hf_api.list_models(filter=["image-classification", "pytorch", "imagenet"])

在過濾時，您還可以對模型進行排序並僅獲取前幾條結果。例如，以下示例會獲取 Hub 上下載次數最多的前 5 個數據集。

>>> list(list_datasets(sort="downloads", limit=5))
[DatasetInfo(
	id='argilla/databricks-dolly-15k-curated-en',
	author='argilla',
	sha='4dcd1dedbe148307a833c931b21ca456a1fc4281',
	last_modified=datetime.datetime(2023, 10, 2, 12, 32, 53, tzinfo=datetime.timezone.utc),
	private=False,
	downloads=8889377,
	(...)

要探索 Hub 上可用的過濾器，請在瀏覽器中訪問 models 和 datasets 頁面，搜尋一些引數，然後檢視 URL 中的值。

使用 CLI

您還可以使用 hf 命令列介面來列出和搜尋模型、資料集和 Spaces。

# List models
>>> hf models ls --search "llama" --sort downloads --limit 5

# List datasets
>>> hf datasets ls --author Qwen

# List Spaces
>>> hf spaces ls --search "3d"

# Get info about a specific model
>>> hf models info Lightricks/LTX-2

有關更多詳細資訊，請參閱 CLI 指南。

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