hugging face上传

### 如何上传模型或数据集到Hugging Face平台

#### 创建账户并安装必要的库
为了能够上传模型或数据集至Hugging Face，需先注册账号。完成之后，在本地环境中通过命令行工具pip来安装`transformers`和`datasets`这两个Python包[^1]。

pip install transformers datasets

#### 登录Hugging Face CLI
接着利用命令行界面登录个人的Hugging Face账户：

huggingface-cli login

执行上述指令后会提示输入访问令牌(access token)，该令牌可以在网站的安全设置页面找到[^2]。

#### 准备要分享的内容
无论是准备共享的数据集还是训练好的机器学习模型，都应按照官方文档中的指导整理成特定结构化的文件夹形式。对于模型而言，通常包含配置文件(config.json)以及权重参数(pytorch_model.bin)[^3]。

#### 使用Git LFS管理大文件
由于某些情况下待发布的资源可能体积较大，这时就需要借助Git Large File Storage (LFS) 来处理这些大型二进制对象。可以通过如下方式初始化一个新的git仓库，并关联远程地址指向目标存储库:

cd path/to/your/model-or-dataset-directory
git init .
git lfs track "*.bin"
echo "node_modules/" >> .gitignore
git add .gitattributes .gitignore

#### 推送内容到远端仓库
最后一步就是把所有更改提交给版本控制系统，并推送到对应的在线空间内。在此之前记得创建好相应的repo名称作为推送目的地。

git remote add origin https://huggingface.co/user/repo-name.git
git branch -M main
git push --set-upstream origin main

以上过程即完成了向Hugging Face平台上载自定义模型或数据集的操作流程说明[^4]。