Den Hub durchsuchen

In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie Modelle, Datensätze und Spaces auf dem Hub mit huggingface_hub durchsuchen können.

Wie listet man Repositories auf?

Die huggingface_hub-Bibliothek enthält einen HTTP-Client HfApi, um mit dem Hub zu interagieren. Unter anderem kann er Modelle, Datensätze und Spaces auflisten, die auf dem Hub gespeichert sind:

>>> from huggingface_hub import HfApi
>>> api = HfApi()
>>> models = api.list_models()

Die Ausgabe von list_models() ist ein Iterator über die auf dem Hub gespeicherten Modelle.

Ähnlich können Sie list_datasets() verwenden, um Datensätze aufzulisten und list_spaces(), um Spaces aufzulisten.

Wie filtert man Repositories?

Das Auflisten von Repositories ist großartig, aber jetzt möchten Sie vielleicht Ihre Suche filtern. Die List-Helfer haben mehrere Attribute wie:

• filter
• author
• search
• …

Zwei dieser Parameter sind intuitiv (author und search), aber was ist mit diesem filter? filter nimmt als Eingabe ein ModelFilter-Objekt (oder DatasetFilter) entgegen. Sie können es instanziieren, indem Sie angeben, welche Modelle Sie filtern möchten.

Hier ist ein Beispiel, um alle Modelle auf dem Hub zu erhalten, die Bildklassifizierung durchführen, auf dem Imagenet-Datensatz trainiert wurden und mit PyTorch laufen. Das kann mit einem einzigen ModelFilter erreicht werden. Attribute werden als “logisches UND” kombiniert.

models = hf_api.list_models(
    filter=ModelFilter(
		task="image-classification",
		library="pytorch",
		trained_dataset="imagenet"
	)
)

Während des Filterns können Sie auch die Modelle sortieren und nur die Top-Ergebnisse abrufen. Zum Beispiel holt das folgende Beispiel die 5 am häufigsten heruntergeladenen Datensätze auf dem Hub:

>>> list(list_datasets(sort="downloads", direction=-1, limit=5))
[DatasetInfo(
	id='argilla/databricks-dolly-15k-curated-en',
	author='argilla',
	sha='4dcd1dedbe148307a833c931b21ca456a1fc4281',
	last_modified=datetime.datetime(2023, 10, 2, 12, 32, 53, tzinfo=datetime.timezone.utc),
	private=False,
	downloads=8889377,
	(...)

Eine andere Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, die Modelle und Datensätze Seiten in Ihrem Browser zu besuchen, nach einigen Parametern zu suchen und die Werte in der URL anzusehen.