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🤗 Hugging Face Hub API

使用 Hugging Face Hub API 的官方工具。

安装

pnpm add @huggingface/hub

npm add @huggingface/hub

yarn add @huggingface/hub

Deno

// esm.sh
import { uploadFiles, listModels } from "https://esm.sh/@huggingface/hub"
// or npm:
import { uploadFiles, listModels } from "npm:@huggingface/hub"

使用

对于某些调用,您需要创建一个帐户并生成一个访问令牌

了解如何使用 hub 包在此交互式教程中查找免费模型。

import * as hub from "@huggingface/hub";
import type { RepoDesignation } from "@huggingface/hub";

const repo: RepoDesignation = { type: "model", name: "myname/some-model" };

const {name: username} = await hub.whoAmI({accessToken: "hf_..."});

for await (const model of hub.listModels({search: {owner: username}, accessToken: "hf_..."})) {
  console.log("My model:", model);
}

const specificModel = await hub.modelInfo({name: "openai-community/gpt2"});
await hub.checkRepoAccess({repo, accessToken: "hf_..."});

await hub.createRepo({ repo, accessToken: "hf_...", license: "mit" });

await hub.uploadFiles({
  repo,
  accessToken: "hf_...",
  files: [
    // path + blob content
    {
      path: "file.txt",
      content: new Blob(["Hello World"]),
    },
    // Local file URL
    pathToFileURL("./pytorch-model.bin"),
    // Web URL
    new URL("https://huggingface.co/xlm-roberta-base/resolve/main/tokenizer.json"),
    // Path + Web URL
    {
      path: "myfile.bin",
      content: new URL("https://huggingface.co/bert-base-uncased/resolve/main/pytorch_model.bin")
    }
    // Can also work with native File in browsers
  ],
});

// or

for await (const progressEvent of await hub.uploadFilesWithProgress({
  repo,
  accessToken: "hf_...",
  files: [
    ...
  ],
})) {
  console.log(progressEvent);
}

await hub.deleteFile({repo, accessToken: "hf_...", path: "myfile.bin"});

await (await hub.downloadFile({ repo, path: "README.md" })).text();

for await (const fileInfo of hub.listFiles({repo})) {
  console.log(fileInfo);
}

await hub.deleteRepo({ repo, accessToken: "hf_..." });

OAuth 登录

可以使用 OAuth 登录(“使用 HF 登录”)。

这将允许您获得一个访问令牌以使用某些 API,具体取决于 Space 或 OAuth 应用程序中设置的范围。

import { oauthLoginUrl, oauthHandleRedirectIfPresent } from "@huggingface/hub";

const oauthResult = await oauthHandleRedirectIfPresent();

if (!oauthResult) {
  // If the user is not logged in, redirect to the login page
  window.location.href = await oauthLoginUrl();
}

// You can use oauthResult.accessToken, oauthResult.accessTokenExpiresAt and oauthResult.userInfo
console.log(oauthResult);

查看演示:https://huggingface.co/spaces/huggingfacejs/client-side-oauth

Hugging face 缓存

@huggingface/hub 包提供了扫描缓存目录的基本功能。了解更多关于管理 huggingface_hub 缓存系统

import { scanCacheDir } from "@huggingface/hub";

const result = await scanCacheDir();

console.log(result);

请注意,缓存目录仅由 Python 和 Rust 库创建和使用。使用 @huggingface/hub 包下载文件不会使用缓存目录。

性能注意事项

上传大型文件时,您可能希望在工作线程中运行 commit 调用,以卸载 sha256 计算。

只要有可能,远程资源和本地文件都应作为 URL 传递,以便可以分块延迟加载以减少 RAM 使用量。在浏览器的上下文中传递 File 是可以的,因为它本身的行为类似于 Blob

在后台,@huggingface/hub 使用延迟 blob 实现来加载文件。

依赖项

  • @huggingface/tasks:仅限类型定义
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