huggingface怎么找token

### 如何在Hugging Face平台上找到或生成API Token

为了在 Hugging Face 平台上找到或生成 API Token，需访问特定页面完成操作。具体而言，应当前往[Hugging Face 设置页面](https://huggingface.co/settings/tokens)，在此处可以创建新的 API 密钥[^1]。

推荐选择创建细粒度令牌（Fine-Grained Token），以便更精确地控制权限范围。一旦成功生成密钥之后，务必妥善保管此信息，并将其安全存储起来用于后续的应用程序开发过程之中。对于Unity项目的集成来说，在获得API密钥后，可通过“Window”> “Hugging Face API Wizard”的路径来配置项目环境，并验证连接状态是否正常。

值得注意的是，尽管 Hugging Face 提供了一个开放式的 API 接口给开发者们使用，但仍存在一定的请求速率限制以及配额管理机制。因此，在调用这些服务的时候要严格遵守官方所制定的相关规定[^2]。

import os
HF_API_KEY = "your_api_key_here"
os.environ['HF_API_KEY'] = HF_API_KEY

相关问题

huggingface的token获取

Hugging Face Transformers库是一个广泛使用的自然语言处理工具包，它包含了预训练模型如BERT、GPT等。在使用Transformer模型时，通常需要对输入文本进行分词，也就是将文本转化为模型可以理解的一系列tokens（令牌）。获取tokens的过程一般涉及以下几个步骤：

1. **加载模型**：首先，你需要导入`Tokenizer`类，这通常是模型的一个变种，例如`BertTokenizer`或`AutoTokenizer`。

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

2. **分词**：然后，你可以通过`encode`或`encode_plus`方法将字符串转换为tokens列表。`encode`仅返回ids，而`encode_plus`会包含附加信息如attention mask。

text = "这是一个示例句子"
input_ids = tokenizer.encode(text)

或者

encoded_inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_token_type_ids=False)
input_ids = encoded_inputs['input_ids']

3. **处理特殊标记**：Hugging Face的tokenizer会自动添加开始和结束标记（[CLS] 和 [SEP] 对于BERT），并可能会为特定任务添加其他特殊标记。

4. **处理padding**：如果你的输入序列长度不一致，你可能需要添加填充（pad）来保持批次维度的一致性。

获取到tokens后，它们可以用于模型的前向计算。

huggingface的token设置

### 设置 Token 在 Hugging Face 中

为了访问私有模型或其他受保护资源，在 Hugging Face 上操作时通常需要配置 API 访问令牌。这可以通过安装 `huggingface_hub` 库并调用其内置函数来轻松完成。

pip install huggingface_hub

之后，通过 Python 脚本可以方便地登录：

from huggingface_hub import login

login(token='hf_XXXXXXXXXXXXXX')  # 替换 'hf_XXXXXXXXXXXXXX' 为实际获取到的 access token

上述方法会保存凭证至本地缓存以便后续使用[^1]。对于命令行环境，则可以直接运行如下指令完成相同目的：

huggingface-cli login

执行该命令后，系统将会提示输入由 Hugging Face 官网提供的个人访问令牌[^2]。

一旦成功设置了 token，就可以无缝利用 Hugging Face 提供的各种功能和服务了。