huggingface login

Tidak punya akun? Daftarlah. Nama pengguna atau alamat email Kata sandi Lupa kata sandi? Kami sedang dalam perjalanan untuk memajukan dan mendemokratisasi kecerdasan buatan melalui sumber terbuka dan ilmu terbuka. Komunitas kecerdasan buatan membangun masa depan. Platform tempat komunitas pembelajaran mesin bekerja sama pada model, dataset, dan aplikasi. Pelajari cara menginstal perpustakaan huggingface_hub dan masuk dengan akun Hugging Face Anda untuk mengakses Hub, platform untuk berbagi model pembelajaran mesin, demo, dataset, dan metrik. Perpustakaan ini membantu Anda berinteraksi dengan Hub tanpa meninggalkan lingkungan pengembangan Anda dan memungkinkan Anda membuat, mengunduh, mengunggah, dan beralih antara tema dokumentasi. Perpustakaan huggingface_hub memungkinkan pengguna untuk login dan logout secara program mesin ke Hub. Untuk detail lebih lanjut tentang otentikasi, periksa bagian ini. login huggingface_hub.login sumber ( token: optional tipingkan [str] = add_to_git_credential: bool = False new_session: bool = Truewrite_permission: bool = False ) untuk memulai Command Line Interface (CLI) Paket Python huggingface_hub dilengkapi dengan CLI bawaan yang disebut huggingface-cli. Alat ini memungkinkan Anda untuk berinteraksi dengan Hugging Face Hub langsung dari terminal. Misalnya, Anda dapat login ke akun Anda, membuat repositori, mengunggah dan mengunduh file, dll. $ pip install huggingface_hub # Anda sudah memilikinya jika Anda telah menginstal transformers atau datasets $ huggingface-cli login # Masuk menggunakan token dari huggingface.co/settings/tokens # Buat repositori model atau dataset dari CLI jika diperlukan $ huggingface-cli repo create repo_name --type {model, dataset, space} Semua metode modul logging ini didokumentasikan di bawah ini, utama adalah logging.get_verbosity () untuk mendapatkan tingkat keterbacaan saat ini di logger dan logging.set_verbosity () untuk mengatur keterbacaan ke tingkat pilihan Anda. Dalam urutan (dari yang paling sedikit keterbacaan menjadi yang paling keterbacaan), level-level itu (dengan nilai int yang sesuai dalam… Organisasi Penagihan Keamanan. Token Akses Pengguna Git melalui SSH Menandatangani Komitmen dengan GPG Single Sign-On (SSO) Pemindaian Malware Pemindaian Pickle Pemindaian R.penyamaran Halaman Kertas Pencarian Digital Object Identifier (DOI) Endpoint API Hub Login dengan HF. Masuk dengan mesin ke Hub. Token persisten dalam cache dan diatur sebagai kredensial git. Setelah selesai, mesin login dan token akses akan tersedia di semua komponen huggingface_hub. Jika token tidak disediakan, akan diminta kepada pengguna baik dengan widget (di notebook) atau melalui terminal. Beberapa dari mereka merusak menyebabkan "jupyter nottebook" tidak berfungsi dan "jupyter lab" tidak berfungsi. Saya menghapus semua lingkungan conda dan menginstal hanya satu lingkungan anaconda. Sekarang, baik "jupyter notebook" maupun "jupyter lab" berfungsi dengan baik dengan "notebook_login ()", colab juga berfungsi dengan baik. Saat saya menggunakan notebook_login () di Google Colab, saya ... Instal paket huggingface_hub dengan pip: pip install huggingface_hub. Jika Anda lebih suka, Anda juga dapat menginstalnya dengan conda. Untuk menjaga paket minimal secara default, huggingface_hub dilengkapi dengan dependensi opsional yang berguna untuk beberapa kasus penggunaan. Misalnya, jika Anda ingin memiliki pengalaman yang lengkap untuk Inferensi, jalankan: Kami sedang dalam perjalanan untuk memajukan dan mendemokratisasi kecerdasan buatan melalui sumber terbuka dan ilmu terbuka. Untuk membuat repositori baru, kunjungi huggingface.co/new: Tentukan pemilik repositori: ini bisa jadi Anda atau salah satu organisasi yang Anda afiliasi. Masukkan nama model Anda. Ini juga akan menjadi nama repositori. Tentukan apakah Anda ingin model Anda bersifat publik atau privat. Tentukan lisensi.