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在本教程中，您將學習如何使用 huggingface_hub 在 Hub 上搜索模型、資料集和空間。

如何列出倉庫？

huggingface_hub 庫包含一個 HTTP 客戶端 HfApi，用於與 Hub 進行互動。除此之外，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 Hub 上儲存的模型的迭代器。

類似地，您可以使用 list_datasets() 來列出資料集，使用 list_spaces() 來列出空間。

如何篩選倉庫？

列出倉庫很棒，但現在您可能想要篩選搜尋結果。列表助手有幾個屬性，例如

過濾器
作者
搜尋
...

讓我們看一個例子，獲取 Hub 上所有執行影像分類、已在 imagenet 資料集上訓練並使用 PyTorch 執行的模型。

models = hf_api.list_models(
	task="image-classification",
	library="pytorch",
	trained_dataset="imagenet",
)

在篩選時，您還可以對模型進行排序，並僅獲取頂部結果。例如，以下示例獲取 Hub 上下載量最多的前 5 個數據集。

>>> list(list_datasets(sort="downloads", direction=-1, 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，請在瀏覽器中訪問模型和資料集頁面，搜尋一些引數並檢視 URL 中的值。

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