Un breve libro introductorio sobre aprendizaje por refuerzo, desde los fundamentos hasta algoritmos aplicados, con implementaciones en PyTorch en el repositorio.
huggingface/huggingface_hub
CLI oficial (hf) y cliente de Python para descargar, subir y gestionar repositorios en Hugging Face Hub.
- Estrellas
- 3,990
- Forks
- 1,285
- Issues abiertos
- 185
- Último commit
- hace 14 horas
¿Qué es?
huggingface_hub es la biblioteca oficial de Python y la herramienta de línea de comandos de Hugging Face Hub, una plataforma para alojar modelos de machine learning, datasets y Spaces. Permite descargar y subir archivos, crear y gestionar repositorios, buscar en Hub, ejecutar inferencias con modelos desplegados y lanzar jobs en la infraestructura de Hugging Face, todo desde código Python o una terminal.
El paquete ofrece dos interfaces: la CLI hf para usar desde la shell, instalable mediante un script independiente o pip, y una API de Python con funciones como hf_hub_download, snapshot_download, upload_file y upload_folder. Los archivos descargados se guardan en una carpeta de caché local para evitar que se vuelvan a descargar en cargas posteriores.
La CLI también está diseñada para funcionar con agentes de programación y puede instalar una skill generada con referencias de comandos para agentes como Claude Code, Codex y Cursor.
Funciones clave
- 01Descarga archivos individuales o repositorios completos en una caché local.
- 02Sube archivos o carpetas a modelos, datasets y Spaces.
- 03Crea y gestiona repositorios de Hub desde Python o la terminal.
- 04Busca modelos, datasets y Spaces en Hub.
- 05Ejecuta inferencias con modelos desplegados y lanza jobs en la infraestructura de Hugging Face.
- 06Autentícate con tokens de acceso a Hub, también en modo no interactivo.
Casos de uso
- Descargar pesos de modelos preentrenados en un pipeline de entrenamiento o inferencia.
- Publicar checkpoints de modelos o datasets en Hub desde un script de entrenamiento.
- Sincronizar carpetas locales con un bucket de almacenamiento de Hub desde una terminal o un job de CI.
- Permitir que agentes de programación interactúen con repositorios de Hub mediante la CLI hf.
Inicio rápido
- 1
Instalar hf CLI (macOS y Linux)
curl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | bash - 2
Iniciar sesión en Hub
hf auth login - 3
Descargar un modelo
hf download Qwen/Qwen3-0.6B
Antes de usarlo
- Se necesita una cuenta y un token de Hugging Face para subir o gestionar repositorios privados.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es huggingface_hub?
- CLI oficial (hf) y cliente de Python para descargar, subir y gestionar repositorios en Hugging Face Hub. huggingface_hub es la biblioteca oficial de Python y la herramienta de línea de comandos de Hugging Face Hub, una plataforma para alojar modelos de machine learning, datasets y Spaces. Permite descargar y subir archivos, crear y gestionar repositorios, buscar en Hub, ejecutar inferencias con modelos desplegados y lanzar jobs en la infraestructura de Hugging Face, todo desde código Python o una terminal.
- ¿huggingface_hub es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- huggingface_hub es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿huggingface_hub sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de huggingface_hub fue el 19 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar huggingface_hub?
- Descargar pesos de modelos preentrenados en un pipeline de entrenamiento o inferencia. Publicar checkpoints de modelos o datasets en Hub desde un script de entrenamiento. Sincronizar carpetas locales con un bucket de almacenamiento de Hub desde una terminal o un job de CI. Permitir que agentes de programación interactúen con repositorios de Hub mediante la CLI hf.
- ¿Cómo se instala huggingface_hub?
- Instalar hf CLI (macOS y Linux): curl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | bash Iniciar sesión en Hub: hf auth login Descargar un modelo: hf download Qwen/Qwen3-0.6B
- ¿Dónde consigo huggingface_hub?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/huggingface/huggingface_hub
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
Proyectos relacionados
Curso de ML basado en la práctica: crea desde cero un framework de deep learning con NumPy y resuelve más de 350 ejercicios de código en el navegador, evaluados con Pyodide.
Unity ML-Agents Toolkit permite usar juegos y simulaciones de Unity como entornos para entrenar agentes de IA mediante aprendizaje por refuerzo e imitación.
Herramienta de Python para restauración facial ciega: mejora rostros borrosos, de baja calidad o dañados en fotos y videos mediante un transformer con búsqueda en un libro de códigos.
Colección de 419 modelos de IA preentrenados para visión, voz, NLP y LLM, ejecutables desde una CLI de Python común mediante ailia SDK.
Código de investigación de WorldGrow, un método que genera mundos 3D transitables y de extensión abierta bloque a bloque a partir de un bloque semilla, y produce Gaussian splats y mallas.