Краткое введение в обучение с подкреплением: от основ до прикладных алгоритмов, с реализациями на PyTorch в репозитории.
huggingface/huggingface_hub
Официальный CLI (hf) и Python-клиент для скачивания, загрузки и управления репозиториями на Hugging Face Hub.
- Звёзды
- 3,990
- Форки
- 1,285
- Открытые issues
- 185
- Последний коммит
- 16 часов назад
Что это?
huggingface_hub — официальная библиотека Python и инструмент командной строки для Hugging Face Hub, платформы для размещения моделей машинного обучения, датасетов и Spaces. С его помощью можно скачивать и загружать файлы, создавать репозитории и управлять ими, искать материалы на Hub, запускать inference для развёрнутых моделей и запускать задания в инфраструктуре Hugging Face — из кода Python или терминала.
Пакет предоставляет два интерфейса: CLI hf для работы в shell, который можно установить с помощью отдельного скрипта или через pip, и Python API с функциями, такими как hf_hub_download, snapshot_download, upload_file и upload_folder. Скачанные файлы сохраняются в локальном кэше, поэтому при повторной загрузке их не нужно скачивать заново.
CLI также рассчитан на работу с coding agents и позволяет установить созданный справочник команд в формате skill для таких агентов, как Claude Code, Codex и Cursor.
Ключевые возможности
- 01Скачивание отдельных файлов или целых репозиториев в локальный кэш.
- 02Загрузка файлов и папок в модели, датасеты и Spaces.
- 03Создание репозиториев на Hub и управление ими из Python или терминала.
- 04Поиск моделей, датасетов и Spaces на Hub.
- 05Запуск inference для развёрнутых моделей и заданий в инфраструктуре Hugging Face.
- 06Аутентификация с помощью токенов доступа к Hub, в том числе в неинтерактивном режиме.
Сценарии использования
- Загрузка весов предобученной модели в конвейер обучения или inference.
- Публикация чекпойнтов модели или датасетов на Hub из скрипта обучения.
- Синхронизация локальных папок с хранилищем Hub из терминала или CI-задачи.
- Взаимодействие coding agents с репозиториями Hub через CLI hf.
Быстрый старт
- 1
Установить hf CLI (macOS и Linux)
curl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | bash - 2
Войти в Hub
hf auth login - 3
Скачать модель
hf download Qwen/Qwen3-0.6B
Что важно знать
- Для загрузки или управления приватными репозиториями необходимы аккаунт Hugging Face и токен.
Темы
Частые вопросы
- Что такое huggingface_hub?
- Официальный CLI (hf) и Python-клиент для скачивания, загрузки и управления репозиториями на Hugging Face Hub. huggingface_hub — официальная библиотека Python и инструмент командной строки для Hugging Face Hub, платформы для размещения моделей машинного обучения, датасетов и Spaces. С его помощью можно скачивать и загружать файлы, создавать репозитории и управлять ими, искать материалы на Hub, запускать inference для развёрнутых моделей и запускать задания в инфраструктуре Hugging Face — из кода Python или терминала.
- huggingface_hub можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- huggingface_hub распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- huggingface_hub всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в huggingface_hub — 19 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать huggingface_hub?
- Загрузка весов предобученной модели в конвейер обучения или inference. Публикация чекпойнтов модели или датасетов на Hub из скрипта обучения. Синхронизация локальных папок с хранилищем Hub из терминала или CI-задачи. Взаимодействие coding agents с репозиториями Hub через CLI hf.
- Как установить huggingface_hub?
- Установить hf CLI (macOS и Linux): curl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | bash Войти в Hub: hf auth login Скачать модель: hf download Qwen/Qwen3-0.6B
- Где скачать huggingface_hub?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/huggingface/huggingface_hub
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Курс по ML через практику: deep learning-фреймворк на чистом NumPy с нуля (модули CLI) и более 350 задач по программированию в браузере с проверкой в Pyodide.
Unity ML-Agents Toolkit превращает игры и симуляции на Unity в среды для обучения ИИ-агентов с помощью обучения с подкреплением и имитационного обучения.
Инструмент на Python для восстановления лиц вслепую: улучшает размытые, низкокачественные и повреждённые лица на фото и видео с помощью трансформера с поиском по кодовой книге.
Коллекция из 419 предварительно обученных AI-моделей для компьютерного зрения, обработки речи, NLP и LLM, запускаемых через общий Python CLI с помощью ailia SDK.
Исследовательский код WorldGrow — метода генерации бесконечных проходимых 3D-миров по блокам, начиная с начального блока; результат — Gaussian splats и меши.