huggingface 大文件 上传

huggingface是一个自然语言处理平台，它提供了一个hub来存储和分享模型、数据集等资源。如果你想上传大文件，例如模型权重，可以按照以下步骤进行操作：
1. 找到自己的huggingface hub的access code。
2. 安装huggingface_hub库并将access code设置到自己的机器上。
3. 使用git的方法进行上传。

具体操作步骤可以参考引用和引用中提供的代码示例。需要注意的是，上传大文件可能需要较长时间，而且上传过程中可能会出现网络问题，建议在网络较好的情况下进行操作。另外，如果使用内置工具+upload方法进行上传不成功，可以尝试使用git的方法，参考引用中提供的经验。

相关问题

huggingface上传数据集

### 如何在Hugging Face平台上上传数据集

为了在Hugging Face平台上传数据集，用户需遵循一系列特定的操作流程。首先应当注册并登录到Hugging Face网站账户[^1]。完成登录之后，在浏览器地址栏输入`https://huggingface.co/datasets`进入数据集页面。

创建新数据集之前，点击右上角的“New Dataset”按钮来启动新建过程[^2]。此时会跳转至一个新的界面用于填写关于该数据集的基础信息，包括但不限于名称、描述以及许可证等内容。这些基本信息有助于其他研究者理解此数据集的目的及其适用范围。

当基本资料准备完毕后，可以选择直接通过网页端拖拽文件夹的方式上传本地的数据文件；也可以利用命令行工具CLI来进行更复杂的操作，比如批量处理多个文件或自动化脚本支持等。对于后者而言，先安装官方提供的Python库`datasets-cli`是必要的前提条件之一：

pip install datasets-cli

接着执行如下所示指令完成身份验证，并按照提示逐步实现远程仓库同步工作：

huggingface-cli login
huggingface-cli dataset push-to-hub /path/to/local/dataset/repo --organization your_org_name

上述方法适用于大多数场景下的需求满足情况，但对于某些特殊情况可能还需要额外配置参数选项以适应具体的应用环境要求[^3]。

如何将文件传到HuggingFace

### 如何将文件上传至HuggingFace平台

为了向Hugging Face模型库上传文件，通常是指上传训练好的模型权重、配置文件或是数据集等资源。这一过程可以通过命令行工具`huggingface-cli`来完成，也可以通过网页界面操作。

#### 使用命令行工具上传

安装`huggingface-cli`客户端是第一步，在Linux环境下可以利用pip来进行安装：

pip install huggingface_hub

登录账号以便拥有权限推送内容到个人空间内:

huggingface-cli login

此时会提示输入访问令牌（access token），该令牌可以在[Hugging Face网站](https://huggingface.co/settings/tokens)的安全设置页面找到并复制粘贴到这里[^5]。

创建一个新的仓库用于存储即将上传的内容，并指定其名称以及是否公开可见：

huggingface-cli repo create my-model-name --organization=my-org --private

最后一步就是实际执行上传动作了，这里假设要上传的是一个名为`model.bin`的文件：

huggingface-cli upload model.bin

以上方法适用于单个文件的小规模上传场景；对于整个目录结构或者大型项目的发布，则建议先打包成压缩包再按照上述流程处理。

#### 通过Web界面上传

另一种更为直观的方式是在浏览器中打开[Hugging Face官网](https://huggingface.co/)，导航至自己的资料页或想要贡献给社区的空间下新建版本库(repository)，之后便可以直接拖拽本地计算机中的文件至此处实现在线提交功能[^2]。