搜尋 Hub

在本教學中，您將學習如何使用 huggingface_hub 在 Hub 上搜尋模型、資料集與空間 (Spaces)。

如何列出儲存庫？

huggingface_hub 函式庫包含一個用於與 Hub 互動的 HTTP 客戶端 HfApi。除其他功能外，它還可以列出儲存在 Hub 上的模型、資料集和空間。

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

list_models() 的輸出是一個針對 Hub 上所儲存模型的迭代器。

同樣地，您可以使用 list_datasets() 來列出資料集，以及使用 list_spaces() 來列出空間。

如何篩選儲存庫？

列出儲存庫固然很好，但現在您可能想要篩選您的搜尋結果。列表輔助函式具有數個屬性，例如：

filter (篩選器)
author（作者）
search（搜尋）
num_parameters
…

讓我們來看一個範例，找出 Hub 上所有執行圖像分類、在 imagenet 資料集上訓練過且使用 PyTorch 運行的模型。

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

您也可以使用與 Hub UI 相同的範圍語法，依參數數量來篩選模型。

models = hf_api.list_models(num_parameters="min:6B,max:128B")

在篩選時，您還可以對模型進行排序並僅取前幾名結果。例如，以下範例擷取了 Hub 上下載次數最多的前 5 個資料集。

>>> 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,
	(...)

若要探索 Hub 上可用的篩選器，請在瀏覽器中造訪 models 和 datasets 頁面，搜尋一些參數並查看 URL 中的值。

使用 CLI

您也可以使用 hf 命令列介面 (CLI) 來列出及搜尋模型、資料集與空間。

# 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

更多詳細資訊，請參閱 CLI 指南。

在 GitHub 上更新

Hub Python 函式庫

搜尋 Hub

如何列出儲存庫？

如何篩選儲存庫？

使用 CLI