文章目录
- Huggingface 是什么？
- 基础使用步骤（命令行版）
- 1️⃣ 环境准备
- 2️⃣ 账户认证
- 3️⃣ 仓库管理
- 4️⃣ 文件操作
- 5️⃣ 调用模型
- 新手须知
Huggingface 是什么？
Huggingface 是专注于自然语言处理（NLP）的技术公司，提供两大核心资源：
- Transformers库：开源库，支持数万种预训练模型（BERT、GPT等）
- Huggingface Hub：AI社区平台，提供：
- 20万+开源模型托管
- 3万+公开数据集
- 演示应用（Spaces）部署
- 支持大文件存储（通过Git-LFS）
基础使用步骤（命令行版）
1️⃣ 环境准备
# 安装工具库（已安装transformers/datasets则无需重复）
pip install huggingface_hub# 安装大文件支持
git lfs install
2️⃣ 账户认证
huggingface-cli login
# 输入在官网生成的token（huggingface.co/settings/tokens）
# 需要勾选"write"权限才能上传内容
3️⃣ 仓库管理
# 创建新仓库（可选，网页也可创建）
huggingface-cli repo create my_model --type model# 克隆仓库到本地
git clone https://huggingface.co/你的用户名/仓库名
4️⃣ 文件操作
cd 仓库名
# 添加模型文件（两种方式）：
# 1. 使用库函数保存
model.save_pretrained("本地路径")
# 2. 手动复制文件到仓库目录# 提交更改
git add .
git commit -m "更新说明"
git push
5️⃣ 调用模型
他人可通过以下代码使用你发布的模型：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModeltokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("你的用户名/仓库名")
model = AutoModel.from_pretrained("你的用户名/仓库名")
新手须知
-
文件管理：
- 自动跟踪大文件（需预先执行
git lfs install） - 模型权重等大文件会自动用Git-LFS管理
- 首次推送大文件可能较慢
- 自动跟踪大文件（需预先执行
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权限控制：
- 默认创建私有仓库（需付费版）
- 免费账户只能创建公开仓库
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可视化操作：
- 官网提供网页版文件管理器
- 支持直接在线测试模型（通过Spaces）
-
进阶功能：
- 模型版本管理（类似Git的tag）
- 自动化模型部署（Inference API）
- 模型评估指标展示
建议从官方示例项目开始体验：https://huggingface.co/docs
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