命令行界面 (CLI)

huggingface_hub Python 包带有一个内置的 CLI，名为 huggingface-cli。此工具允许您直接从终端与 Hugging Face Hub 交互。例如，您可以登录您的帐户、创建仓库、上传和下载文件等。它还具有方便的功能来配置您的机器或管理您的缓存。在本指南中，我们将了解 CLI 的主要功能以及如何使用它们。

入门指南

首先，让我们安装 CLI

>>> pip install -U "huggingface_hub[cli]"

在上面的代码片段中，我们还安装了 [cli] 额外依赖项，以获得更好的用户体验，尤其是在使用 delete-cache 命令时。

安装完成后，您可以检查 CLI 是否正确设置

>>> huggingface-cli --help
usage: huggingface-cli <command> [<args>]

positional arguments:
  {env,login,whoami,logout,repo,upload,download,lfs-enable-largefiles,lfs-multipart-upload,scan-cache,delete-cache,tag}
                        huggingface-cli command helpers
    env                 Print information about the environment.
    login               Log in using a token from huggingface.co/settings/tokens
    whoami              Find out which huggingface.co account you are logged in as.
    logout              Log out
    repo                {create} Commands to interact with your huggingface.co repos.
    upload              Upload a file or a folder to a repo on the Hub
    download            Download files from the Hub
    lfs-enable-largefiles
                        Configure your repository to enable upload of files > 5GB.
    scan-cache          Scan cache directory.
    delete-cache        Delete revisions from the cache directory.
    tag                 (create, list, delete) tags for a repo in the hub

options:
  -h, --help            show this help message and exit

如果 CLI 正确安装，您应该看到 CLI 中所有可用选项的列表。如果您收到错误消息，例如 command not found: huggingface-cli，请参考安装指南。

--help 选项非常方便，可以获取有关命令的更多详细信息。您可以随时使用它来列出所有可用选项及其详细信息。例如，huggingface-cli upload --help 提供了有关如何使用 CLI 上传文件的更多信息。

其他安装方式

使用 pkgx

Pkgx 是一个速度极快的跨平台软件包管理器，可以运行任何程序。您可以使用 pkgx 安装 huggingface-cli，如下所示

>>> pkgx install huggingface-cli

或者您可以直接运行 huggingface-cli

>>> pkgx huggingface-cli --help

查看 pkgx huggingface 页面此处了解更多详情。

使用 Homebrew

您还可以使用 Homebrew 安装 CLI

>>> brew install huggingface-cli

查看 Homebrew huggingface 页面此处了解更多详情。

huggingface-cli login

在许多情况下，您必须登录 Hugging Face 帐户才能与 Hub 交互（下载私有仓库、上传文件、创建 PR 等）。为此，您需要从您的设置页面获取用户访问令牌。用户访问令牌用于验证您在 Hub 中的身份。如果您想上传或修改内容，请确保设置具有写入权限的令牌。

获得令牌后，在终端中运行以下命令

>>> huggingface-cli login

此命令将提示您输入令牌。复制粘贴您的令牌并按 Enter 键。然后，系统会询问您是否也应将令牌另存为 git 凭据。如果您计划在本地使用 git，请再次按 Enter 键（默认为“是”）。最后，它将调用 Hub 以检查您的令牌是否有效并将其保存在本地。

_|    _|  _|    _|    _|_|_|    _|_|_|  _|_|_|  _|      _|    _|_|_|      _|_|_|_|    _|_|      _|_|_|  _|_|_|_|
_|    _|  _|    _|  _|        _|          _|    _|_|    _|  _|            _|        _|    _|  _|        _|
_|_|_|_|  _|    _|  _|  _|_|  _|  _|_|    _|    _|  _|  _|  _|  _|_|      _|_|_|    _|_|_|_|  _|        _|_|_|
_|    _|  _|    _|  _|    _|  _|    _|    _|    _|    _|_|  _|    _|      _|        _|    _|  _|        _|
_|    _|    _|_|      _|_|_|    _|_|_|  _|_|_|  _|      _|    _|_|_|      _|        _|    _|    _|_|_|  _|_|_|_|

To log in, `huggingface_hub` requires a token generated from https://huggingface.co/settings/tokens .
Enter your token (input will not be visible):
Add token as git credential? (Y/n)
Token is valid (permission: write).
Your token has been saved in your configured git credential helpers (store).
Your token has been saved to /home/wauplin/.cache/huggingface/token
Login successful

或者，如果您想在不提示的情况下登录，您可以直接从命令行传递令牌。为了更安全，我们建议您将令牌作为环境变量传递，以避免将其粘贴到命令历史记录中。

# Or using an environment variable
>>> huggingface-cli login --token $HF_TOKEN --add-to-git-credential
Token is valid (permission: write).
The token `token_name` has been saved to /home/wauplin/.cache/huggingface/stored_tokens
Your token has been saved in your configured git credential helpers (store).
Your token has been saved to /home/wauplin/.cache/huggingface/token
Login successful
The current active token is: `token_name`

有关身份验证的更多详细信息，请查看此部分。

huggingface-cli whoami

如果您想知道是否已登录，可以使用 huggingface-cli whoami。此命令没有任何选项，只是在 Hub 上打印您的用户名以及您所属的组织

huggingface-cli whoami
Wauplin
orgs:  huggingface,eu-test,OAuthTesters,hf-accelerate,HFSmolCluster

如果您未登录，则会打印错误消息。

huggingface-cli logout

此命令将您注销。实际上，它将删除存储在您机器上的所有令牌。如果要删除特定令牌，可以指定令牌名称作为参数。

如果您使用 HF_TOKEN 环境变量登录（请参阅参考），则此命令不会注销您。如果是这种情况，您必须在机器配置中取消设置环境变量。

huggingface-cli download

使用 huggingface-cli download 命令直接从 Hub 下载文件。在内部，它使用与hf_hub_download() 和 snapshot_download() 助手相同的方法，这些助手在下载指南中进行了描述，并在终端上打印返回的路径。在下面的示例中，我们将介绍最常见的用例。有关可用选项的完整列表，您可以运行

huggingface-cli download --help

下载单个文件

要从仓库下载单个文件，只需按如下方式提供 repo_id 和文件名

>>> huggingface-cli download gpt2 config.json
downloading https://huggingface.co/gpt2/resolve/main/config.json to /home/wauplin/.cache/huggingface/hub/tmpwrq8dm5o
(…)ingface.co/gpt2/resolve/main/config.json: 100%|██████████████████████████████████| 665/665 [00:00<00:00, 2.49MB/s]
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--gpt2/snapshots/11c5a3d5811f50298f278a704980280950aedb10/config.json

该命令始终在最后一行打印本地机器上文件的路径。

下载整个仓库

在某些情况下，您只想下载仓库中的所有文件。只需指定仓库 ID 即可完成此操作

>>> huggingface-cli download HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta
Fetching 23 files:   0%|                                                | 0/23 [00:00<?, ?it/s]
...
...
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--HuggingFaceH4--zephyr-7b-beta/snapshots/3bac358730f8806e5c3dc7c7e19eb36e045bf720

下载多个文件

您还可以使用单个命令从仓库下载文件子集。这可以通过两种方式完成。如果您已经有一个精确的文件列表要下载，您可以简单地按顺序提供它们

>>> huggingface-cli download gpt2 config.json model.safetensors
Fetching 2 files:   0%|                                                                        | 0/2 [00:00<?, ?it/s]
downloading https://huggingface.co/gpt2/resolve/11c5a3d5811f50298f278a704980280950aedb10/model.safetensors to /home/wauplin/.cache/huggingface/hub/tmpdachpl3o
(…)8f278a7049802950aedb10/model.safetensors: 100%|██████████████████████████████| 8.09k/8.09k [00:00<00:00, 40.5MB/s]
Fetching 2 files: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  3.76it/s]
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--gpt2/snapshots/11c5a3d5811f50298f278a704980280950aedb10

另一种方法是提供模式来过滤您要使用 --include 和 --exclude 下载的文件。例如，如果您想下载 stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 中的所有 safetensors 文件，但排除 FP16 精度的文件

>>> huggingface-cli download stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 --include "*.safetensors" --exclude "*.fp16.*"*
Fetching 8 files:   0%|                                                                         | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
...
...
Fetching 8 files: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 (...)
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--stabilityai--stable-diffusion-xl-base-1.0/snapshots/462165984030d82259a11f4367a4eed129e94a7b

下载数据集或 Space

上面的示例展示了如何从模型仓库下载。要下载数据集或 Space，请使用 --repo-type 选项

# https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/ultrachat_200k
>>> huggingface-cli download HuggingFaceH4/ultrachat_200k --repo-type dataset

# https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/zephyr-chat
>>> huggingface-cli download HuggingFaceH4/zephyr-chat --repo-type space

...

下载特定修订版本

上面的示例展示了如何从 main 分支上的最新提交下载。要从特定修订版本（提交哈希、分支名称或标签）下载，请使用 --revision 选项

>>> huggingface-cli download bigcode/the-stack --repo-type dataset --revision v1.1
...

下载到本地文件夹

从 Hub 下载文件的推荐（和默认）方式是使用缓存系统。但是，在某些情况下，您希望下载文件并将它们移动到特定文件夹。这对于使工作流程更接近 git 命令提供的功能非常有用。您可以使用 --local-dir 选项来执行此操作。

在您的本地目录的根目录中创建了一个 .cache/huggingface/ 文件夹，其中包含有关已下载文件的元数据。这可以防止在文件已是最新版本时重新下载文件。如果元数据已更改，则会下载新文件版本。这使得 local-dir 针对仅拉取最新更改进行了优化。

有关下载到本地文件的工作原理的更多详细信息，请查看下载指南。

>>> huggingface-cli download adept/fuyu-8b model-00001-of-00002.safetensors --local-dir fuyu
...
fuyu/model-00001-of-00002.safetensors

指定缓存目录

如果不使用 --local-dir，则默认情况下所有文件都将下载到 HF_HOME 环境变量定义的缓存目录。您可以使用 --cache-dir 指定自定义缓存

>>> huggingface-cli download adept/fuyu-8b --cache-dir ./path/to/cache
...
./path/to/cache/models--adept--fuyu-8b/snapshots/ddcacbcf5fdf9cc59ff01f6be6d6662624d9c745

指定令牌

要访问私有或门控仓库，您必须使用令牌。默认情况下，将使用本地保存的令牌（使用 huggingface-cli login）。如果您想显式进行身份验证，请使用 --token 选项

>>> huggingface-cli download gpt2 config.json --token=hf_****
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--gpt2/snapshots/11c5a3d5811f50298f278a704980280950aedb10/config.json

静默模式

默认情况下，huggingface-cli download 命令将非常详细。它将打印详细信息，例如警告消息、有关已下载文件的信息和进度条。如果您想静默所有这些，请使用 --quiet 选项。仅打印最后一行（即已下载文件的路径）。如果您想将输出传递给脚本中的另一个命令，这可能会很有用。

>>> huggingface-cli download gpt2 --quiet
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--gpt2/snapshots/11c5a3d5811f50298f278a704980280950aedb10

下载超时

在网络连接缓慢的机器上，您可能会遇到如下超时问题

`requests.exceptions.ReadTimeout: (ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='cdn-lfs-us-1.huggingface.co', port=443): Read timed out. (read timeout=10)"), '(Request ID: a33d910c-84c6-4514-8362-c705e2039d38)')`

为了缓解这个问题，您可以将 HF_HUB_DOWNLOAD_TIMEOUT 环境变量设置为更高的值（默认为 10）

export HF_HUB_DOWNLOAD_TIMEOUT=30

有关更多详细信息，请查看环境变量参考。然后重新运行您的下载命令。

huggingface-cli upload

使用 huggingface-cli upload 命令直接将文件上传到 Hub。在内部，它使用 upload_file() 和 upload_folder() 助手函数，这些函数在 Upload 指南中进行了描述。在下面的示例中，我们将介绍最常见的用例。有关可用选项的完整列表，您可以运行

>>> huggingface-cli upload --help

上传整个文件夹

此命令的默认用法是

# Usage:  huggingface-cli upload [repo_id] [local_path] [path_in_repo]

>>> huggingface-cli upload my-cool-model . .
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main/

如果仓库尚不存在，它将自动创建。

您还可以上传特定文件夹

>>> huggingface-cli upload my-cool-model ./models .
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main/

最后，您可以将文件夹上传到仓库中的特定目标位置

>>> huggingface-cli upload my-cool-model ./path/to/curated/data /data/train
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main/data/train

上传单个文件

您还可以通过设置 local_path 指向您机器上的文件来上传单个文件。在这种情况下，path_in_repo 是可选的，默认值为您的本地文件名

>>> huggingface-cli upload Wauplin/my-cool-model ./models/model.safetensors
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/blob/main/model.safetensors

如果您想将单个文件上传到特定目录，请相应地设置 path_in_repo

>>> huggingface-cli upload Wauplin/my-cool-model ./models/model.safetensors /vae/model.safetensors
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/blob/main/vae/model.safetensors

上传多个文件

要一次性从文件夹上传多个文件，而无需上传整个文件夹，请使用 --include 和 --exclude 模式。它还可以与 --delete 选项结合使用，在上传新文件的同时删除仓库中的文件。在下面的示例中，我们通过删除远程文件并上传除 /logs 中的文件之外的所有文件来同步本地 Space

# Sync local Space with Hub (upload new files except from logs/, delete removed files)
>>> huggingface-cli upload Wauplin/space-example --repo-type=space --exclude="/logs/*" --delete="*" --commit-message="Sync local Space with Hub"
...

上传到数据集或 Space

要上传到数据集或 Space，请使用 --repo-type 选项

>>> huggingface-cli upload Wauplin/my-cool-dataset ./data /train --repo-type=dataset
...

上传到组织

要将内容上传到组织拥有的仓库而不是个人仓库，您必须在 repo_id 中显式指定它

>>> huggingface-cli upload MyCoolOrganization/my-cool-model . .
https://huggingface.co/MyCoolOrganization/my-cool-model/tree/main/

上传到特定修订版本

默认情况下，文件上传到 main 分支。如果您想将文件上传到另一个分支或引用，请使用 --revision 选项

# Upload files to a PR
>>> huggingface-cli upload bigcode/the-stack . . --repo-type dataset --revision refs/pr/104
...

注意：如果 revision 不存在且未设置 --create-pr，则将从 main 分支自动创建分支。

上传并创建 PR

如果您没有推送仓库的权限，则必须打开 PR 并让作者知道您想要进行的更改。这可以通过设置 --create-pr 选项来完成

# Create a PR and upload the files to it
>>> huggingface-cli upload bigcode/the-stack . . --repo-type dataset --revision refs/pr/104
https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack/blob/refs%2Fpr%2F104/

定期上传

在某些情况下，您可能希望定期向仓库推送更新。例如，如果您正在训练模型并且想要每 10 分钟上传 logs 文件夹，这将非常有用。您可以使用 --every 选项来执行此操作

# Upload new logs every 10 minutes
huggingface-cli upload training-model logs/ --every=10

指定提交消息

使用 --commit-message 和 --commit-description 为您的提交设置自定义消息和描述，而不是默认消息和描述

>>> huggingface-cli upload Wauplin/my-cool-model ./models . --commit-message="Epoch 34/50" --commit-description="Val accuracy: 68%. Check tensorboard for more details."
...
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main

指定令牌

要上传文件，您必须使用令牌。默认情况下，将使用本地保存的令牌（使用 huggingface-cli login）。如果您想显式进行身份验证，请使用 --token 选项

>>> huggingface-cli upload Wauplin/my-cool-model ./models . --token=hf_****
...
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main

静默模式

默认情况下，huggingface-cli upload 命令将是详细模式。它将打印详细信息，例如警告消息、有关上传文件的信息和进度条。如果您想静默所有这些信息，请使用 --quiet 选项。只会打印最后一行（即上传文件的 URL）。如果您想将输出传递给脚本中的另一个命令，这将非常有用。

>>> huggingface-cli upload Wauplin/my-cool-model ./models . --quiet
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main

huggingface-cli repo-files

如果您想从 Hugging Face 仓库中删除文件，请使用 huggingface-cli repo-files 命令。

删除文件

huggingface-cli repo-files <repo_id> delete 子命令允许您从仓库中删除文件。以下是一些用法示例。

删除文件夹

>>> huggingface-cli repo-files Wauplin/my-cool-model delete folder/
Files correctly deleted from repo. Commit: https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-mo...

删除多个文件

>>> huggingface-cli repo-files Wauplin/my-cool-model delete file.txt folder/pytorch_model.bin
Files correctly deleted from repo. Commit: https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-mo...

使用 Unix 样式的通配符删除文件集

>>> huggingface-cli repo-files Wauplin/my-cool-model delete "*.txt" "folder/*.bin"
Files correctly deleted from repo. Commit: https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-mo...

指定令牌

要从仓库中删除文件，您必须经过身份验证和授权。默认情况下，将使用本地保存的令牌（使用 huggingface-cli login）。如果您想显式进行身份验证，请使用 --token 选项

>>> huggingface-cli repo-files --token=hf_**** Wauplin/my-cool-model delete file.txt

huggingface-cli scan-cache

如果您想知道您下载了哪些仓库以及它们在磁盘上占用了多少空间，扫描您的缓存目录非常有用。您可以通过运行 huggingface-cli scan-cache 来做到这一点

>>> huggingface-cli scan-cache
REPO ID                     REPO TYPE SIZE ON DISK NB FILES LAST_ACCESSED LAST_MODIFIED REFS                LOCAL PATH
--------------------------- --------- ------------ -------- ------------- ------------- ------------------- -------------------------------------------------------------------------
glue                        dataset         116.3K       15 4 days ago    4 days ago    2.4.0, main, 1.17.0 /home/wauplin/.cache/huggingface/hub/datasets--glue
google/fleurs               dataset          64.9M        6 1 week ago    1 week ago    refs/pr/1, main     /home/wauplin/.cache/huggingface/hub/datasets--google--fleurs
Jean-Baptiste/camembert-ner model           441.0M        7 2 weeks ago   16 hours ago  main                /home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--Jean-Baptiste--camembert-ner
bert-base-cased             model             1.9G       13 1 week ago    2 years ago                       /home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--bert-base-cased
t5-base                     model            10.1K        3 3 months ago  3 months ago  main                /home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--t5-base
t5-small                    model           970.7M       11 3 days ago    3 days ago    refs/pr/1, main     /home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--t5-small

Done in 0.0s. Scanned 6 repo(s) for a total of 3.4G.
Got 1 warning(s) while scanning. Use -vvv to print details.

有关如何扫描缓存目录的更多详细信息，请参阅管理缓存指南。

huggingface-cli delete-cache

huggingface-cli delete-cache 是一个工具，可帮助您删除缓存中不再使用的部分。这对于节省和释放磁盘空间非常有用。要了解有关使用此命令的更多信息，请参阅管理缓存指南。

huggingface-cli tag

huggingface-cli tag 命令允许您标记、取消标记和列出仓库的标签。

标记模型

要标记仓库，您需要提供 repo_id 和标签名称

>>> huggingface-cli tag Wauplin/my-cool-model v1.0
You are about to create tag v1.0 on model Wauplin/my-cool-model
Tag v1.0 created on Wauplin/my-cool-model

标记特定修订版本的模型

如果您想标记特定修订版本，可以使用 --revision 选项。默认情况下，标签将在 main 分支上创建

>>> huggingface-cli tag Wauplin/my-cool-model v1.0 --revision refs/pr/104
You are about to create tag v1.0 on model Wauplin/my-cool-model
Tag v1.0 created on Wauplin/my-cool-model

标记数据集或 Space

如果您想标记数据集或 Space，则必须指定 --repo-type 选项

>>> huggingface-cli tag bigcode/the-stack v1.0 --repo-type dataset
You are about to create tag v1.0 on dataset bigcode/the-stack
Tag v1.0 created on bigcode/the-stack

列出标签

要列出仓库的所有标签，请使用 -l 或 --list 选项

>>> huggingface-cli tag Wauplin/gradio-space-ci -l --repo-type space
Tags for space Wauplin/gradio-space-ci:
0.2.2
0.2.1
0.2.0
0.1.2
0.0.2
0.0.1

删除标签

要删除标签，请使用 -d 或 --delete 选项

>>> huggingface-cli tag -d Wauplin/my-cool-model v1.0
You are about to delete tag v1.0 on model Wauplin/my-cool-model
Proceed? [Y/n] y
Tag v1.0 deleted on Wauplin/my-cool-model

您还可以传递 -y 以跳过确认步骤。

huggingface-cli env

huggingface-cli env 命令打印有关您机器设置的详细信息。当您在 GitHub 上打开 issue 以帮助维护人员调查您的问题时，这非常有用。

>>> huggingface-cli env

Copy-and-paste the text below in your GitHub issue.

- huggingface_hub version: 0.19.0.dev0
- Platform: Linux-6.2.0-36-generic-x86_64-with-glibc2.35
- Python version: 3.10.12
- Running in iPython ?: No
- Running in notebook ?: No
- Running in Google Colab ?: No
- Token path ?: /home/wauplin/.cache/huggingface/token
- Has saved token ?: True
- Who am I ?: Wauplin
- Configured git credential helpers: store
- FastAI: N/A
- Tensorflow: 2.11.0
- Torch: 1.12.1
- Jinja2: 3.1.2
- Graphviz: 0.20.1
- Pydot: 1.4.2
- Pillow: 9.2.0
- hf_transfer: 0.1.3
- gradio: 4.0.2
- tensorboard: 2.6
- numpy: 1.23.2
- pydantic: 2.4.2
- aiohttp: 3.8.4
- ENDPOINT: https://huggingface.co
- HF_HUB_CACHE: /home/wauplin/.cache/huggingface/hub
- HF_ASSETS_CACHE: /home/wauplin/.cache/huggingface/assets
- HF_TOKEN_PATH: /home/wauplin/.cache/huggingface/token
- HF_HUB_OFFLINE: False
- HF_HUB_DISABLE_TELEMETRY: False
- HF_HUB_DISABLE_PROGRESS_BARS: None
- HF_HUB_DISABLE_SYMLINKS_WARNING: False
- HF_HUB_DISABLE_EXPERIMENTAL_WARNING: False
- HF_HUB_DISABLE_IMPLICIT_TOKEN: False
- HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER: False
- HF_HUB_ETAG_TIMEOUT: 10
- HF_HUB_DOWNLOAD_TIMEOUT: 10

< > 在 GitHub 上更新

Hub Python 库

命令行界面 (CLI)

入门指南

其他安装方式

使用 pkgx

使用 Homebrew

huggingface-cli login

huggingface-cli whoami

huggingface-cli logout

huggingface-cli download

下载单个文件

下载整个仓库

下载多个文件

下载数据集或 Space

下载特定修订版本

下载到本地文件夹

指定缓存目录

指定令牌

静默模式

下载超时

huggingface-cli upload

上传整个文件夹

上传单个文件

上传多个文件

上传到数据集或 Space

上传到组织

上传到特定修订版本

上传并创建 PR

定期上传

指定提交消息

指定令牌

静默模式

huggingface-cli repo-files

删除文件

指定令牌

huggingface-cli scan-cache

huggingface-cli delete-cache

huggingface-cli tag

标记模型

标记特定修订版本的模型

标记数据集或 Space

列出标签

删除标签

huggingface-cli env