huggingface-hub和transformer

Huggingface-hub是一个用于存储、分享和管理机器学习模型和数据集的平台，由Huggingface开发。它提供了一个集中化的资源库，让用户可以方便地上传、下载和管理各种NLP模型和数据集。

Transformers是一个由Huggingface开发的开源库，用于自然语言处理（NLP）任务中的预训练模型。它提供了一种简便的方式来加载、使用和微调各种预训练模型，例如BERT、GPT、RoBERTa等。Transformers库还提供了方便的工具和API，用于在各种NLP任务中使用这些预训练模型。

使用Huggingface-hub和Transformers可以实现以下步骤：
1. 首先，使用pip命令安装Transformers和Huggingface库。这可以通过以下命令完成：!pip install transformers !pip install datasets !pip install huggingface_hub。
2. 如果想将模型和tokenizer上传到Huggingface-hub，需要在Huggingface个人账户中添加新的access token，并将token粘贴复制到相关代码中。然后使用model.push_to_hub和tokenizer.push_to_hub函数将模型和tokenizer上传到Huggingface-hub。这些函数需要指定要存储仓库的路径、模型在Huggingface的URL和组织名称等参数。
3. 如果要从Huggingface下载模型仓库到本地，可以使用以下命令：clone_from所用的地址就是模型在Huggingface的URL。例如：https://huggingface.co/owners/model_name。通过调用Repository对象的git_pull函数，可以从Huggingface-hub上同步最新的代码到本地仓库。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Huggingface入门篇 II (QA)](https://blog.csdn.net/qq_40899248/article/details/126047495)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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