Huggingface.js documentation

🤗 API Hugging Face Hub

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

🤗 API Hugging Face Hub

Официальные утилиты для использования API Hugging Face Hub.

Установка

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"

Использование

Для некоторых вызовов необходимо создать аккаунт и сгенерировать токен доступа.

Узнайте, как находить бесплатные модели с помощью пакета hub в этом интерактивном руководстве.

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"),
    // Local folder URL
    pathToFileURL("./models"),
    // 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);
}

// Edit a file in place, without downloading/uploading its unchanged data
const file = await hub.downloadFile({ repo, path: "myfile.bin", accessToken: "hf_..." });
await hub.uploadFile({
  repo,
  accessToken: "hf_...",
  file: {
    path: "myfile.bin",
    originalContent: file,
    edits: [{
      // Replace bytes [0, 4)
      start: 0,
      end: 4,
      content: new Blob(["new prefix"])
    }, {
      // Append at the end
      start: file.size,
      end: file.size,
      content: new Blob(["suffix"])
    }]
  }
});

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_..." });

Корзины

Storage Buckets — это изменяемое хранилище без версионирования на Hub. Используйте префикс buckets/ (или { type: "bucket", name }) с теми же функциями:

const bucket = "buckets/myname/my-bucket";

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

await hub.uploadFiles({ repo: bucket, accessToken: "hf_...", files: [pathToFileURL("./checkpoints")] });

for await (const fileInfo of hub.listFiles({ repo: bucket, recursive: true, accessToken: "hf_..." })) {
  console.log(fileInfo.path, fileInfo.uploadedAt);
}

// Copy files from a model or dataset repo into a bucket server-side, without downloading them
await hub.copyFolder({
  source: { repo: { type: "dataset", name: "myname/my-dataset" }, path: "data" },
  destination: { repo: bucket, path: "data" },
  accessToken: "hf_...",
});

Использование CLI

Вы можете использовать @huggingface/hub в режиме CLI для загрузки и скачивания файлов и папок в ваш репозиторий и из него.

npx @huggingface/hub upload coyotte508/test-model .
npx @huggingface/hub upload datasets/coyotte508/test-dataset .
# Same thing
npx @huggingface/hub upload --repo-type dataset coyotte508/test-dataset .
# Upload new data with 0 history in a separate branch
npx @huggingface/hub branch create coyotte508/test-model release --empty
npx @huggingface/hub upload coyotte508/test-model . --revision release

# Download files to the current directory (or --local-dir)
npx @huggingface/hub download coyotte508/test-model config.json
npx @huggingface/hub download coyotte508/test-model config.json README.md --local-dir ./test-model
# Download an entire repo, optionally filtered with --include / --exclude
npx @huggingface/hub download coyotte508/test-model --local-dir ./test-model
npx @huggingface/hub download --repo-type dataset coyotte508/test-dataset --include "*.json"

npx @huggingface/hub --help
npx @huggingface/hub upload --help
npx @huggingface/hub download --help

Вы также можете установить глобально с помощью npm install -g @huggingface/hub. После этого можно выполнить:

hfjs upload coyotte508/test-model .

hfjs branch create --repo-type dataset coyotte508/test-dataset release --empty
hfjs upload --repo-type dataset coyotte508/test-dataset . --revision release

hfjs download coyotte508/test-model config.json
hfjs download coyotte508/test-model --local-dir ./test-model

hfjs --help
hfjs  upload --help

hfjs help jobs
hfjs download --help

Вход через OAuth

Вход возможен с помощью OAuth («Sign in with HF»).

Это позволит вам получить токен доступа для использования части API в зависимости от областей (scopes), установленных в Space или OAuth-приложении.

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);

Посмотрите демо: https://huggingface.co/spaces/huggingfacejs/client-side-oauth

Кэш Hugging Face

Пакет @huggingface/hub предоставляет базовые возможности для сканирования каталога кэша. Подробнее о управлении системой кэша huggingface_hub.

scanCacheDir

Список кэшированных репозиториев можно получить с помощью функции scanCacheDir.

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

const result = await scanCacheDir();

console.log(result);

Примечание: это не работает в браузере

downloadFileToCacheDir

Вы можете закэшировать файл репозитория с помощью функции downloadFileToCacheDir.

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

const file = await downloadFileToCacheDir({
  repo: 'foo/bar',
  path: 'README.md'
});

console.log(file);

Примечание: это не работает в браузере

snapshotDownload

Вы можете скачать весь репозиторий на определённой ревизии в каталог кэша с помощью функции snapshotDownload.

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

const directory = await snapshotDownload({
  repo: 'foo/bar',
});

console.log(directory);

Код использует внутреннюю функцию downloadFileToCacheDir.

Примечание: это не работает в браузере

Вопросы производительности

При загрузке больших файлов может быть полезно выполнять вызовы commit в отдельном потоке, чтобы переложить вычисления sha256 на него.

Удалённые ресурсы и локальные файлы следует передавать в виде URL whenever это возможно, чтобы обеспечить их ленивую загрузку по частям и снизить потребление оперативной памяти. Передача объекта File в контексте браузера допустима, поскольку он нативно ведёт себя как Blob.

Под капотом @huggingface/hub использует ленивую реализацию blob для загрузки файла.

Для редактирования существующего файла предпочтительнее использовать операцию коммита edit с блобом, возвращённым downloadFile, в качестве originalContent: загружаются, разбиваются на чанки и хешируются только отредактированные области. При многократном добавлении данных в один и тот же файл передавайте общий rangeEditCache: new Map() в вызовы commit, чтобы также пропустить обращения к метаданным хранилища.

Зависимости

  • @huggingface/tasks : только типизация
Update on GitHub