hf-cliZweck, Verwendung und Quelle

Was diese Fähigkeit bewirkt

Hugging Face Hub CLI (hfDiese Funktion dient zum Herunterladen, Hochladen und Verwalten von Modellen, Datensätzen, Bereichen, Buckets, Repositories, wissenschaftlichen Artikeln, Jobs und mehr im Hugging Face Hub. Sie wird verwendet für: Authentifizierung, Verwaltung des lokalen Caches, Verwaltung von Hugging Face Buckets, Ausführung oder Planung von Jobs auf der Hugging Face Infrastruktur, Verwaltung von Hugging Face Repositories, Diskussionen und Pull Requests, Durchsuchen von Modellen, Datensätzen und Bereichen, Lesen, Suchen oder Durchsuchen wissenschaftlicher Artikel, Verwaltung von Sammlungen, Abfragen von Datensätzen, Konfiguration von Bereichen, Einrichtung von Webhooks sowie Bereitstellung und Verwaltung von HF Inference Endpoints. Nutzen Sie diese Funktion immer dann, wenn der Benutzer „hf“, „huggingface“, „Hugging Face“, „huggingface-cli“ oder „hugging face cli“ erwähnt oder etwas im Zusammenhang mit dem Hugging Face Ökosystem und KI/ML im Allgemeinen tun möchte. Verwenden Sie diese Funktion auch für Cloud-Speicheranforderungen wie Trainings-Checkpoints, Datenpipelines oder Agenten-Traces. Nutzen Sie sie auch dann, wenn der Benutzer nicht explizit nach einem CLI-Befehl fragt. Ersetzt die veraltetehuggingface-cliDie

Wie der vorgelagerte Workflow funktioniert

Anforderungen und Einrichtung

Aus dieser Datei wurde kein Abschnitt mit kurzen Anforderungen ausgewählt. Dies bedeutet nicht, dass die Fertigkeit keine Abhängigkeiten hat. Überprüfen Sie die Anweisungen zur Repository-Einrichtung und die referenzierten Dateien.

Grenzwerte und Qualitätskontrollen

Aus dieser Datei wurde kein separater Grenzwertabschnitt ausgewählt. Dies bedeutet nicht, dass die Anwendung für jede Eingabe oder Umgebung geeignet ist. Überprüfen Sie den vollständigen Quellcode und validieren Sie Ihr Ergebnis selbst.

Codez-Quellenprüfung · CLI nicht ausgeführt

Die geprüfte Datei gibt an, mit huggingface_hub v2.4.0 erzeugt worden zu sein. Bei hf webhooks create und hf webhooks update nennt --domain die Werte repo oder discussion (Singular); die zuvor zitierte Datei verwendete discussions. Dieser Quellenvergleich bestimmt nicht die auf Ihrem Rechner installierte CLI-Version. Prüfen Sie vor dem Übernehmen von Argumenten hf --help und die Hilfe des jeweiligen Befehls in Ihrer eigenen Umgebung. Codez hat die CLI nicht ausgeführt und kein Hugging-Face-Konto verbunden.

• huggingface_hub v2.3.0 · L210 ↗
• huggingface_hub v2.4.0 · L210 ↗

Beginnen Sie mit einem sicheren Testlauf

1. Prüfen Sie den unterstützten Host und die Installationsanweisungen für das Repository. Halten Sie das Skill-Verzeichnis und die darin enthaltenen Skripte, Assets und Dokumentationen zusammen;SKILL.mdEine Einzelperson kann Abhängigkeiten außer Acht lassen.
2. Geben Sie dem Agenten Ihre tatsächlichen Eingaben, die gewünschten Ausgaben und die Akzeptanzkriterien an. Aufrufsyntax und verfügbare Tools hängen vom Hostsystem ab; diese Website geht nicht von einem universellen Installationsbefehl aus.
3. Testen Sie den Quellworkflow in einem temporären Projekt oder auf einer Kopie. Überprüfen Sie Vorgänge, die Dateien, Remote-Dienste oder abrechnungsfähige Ressourcen ändern, bevor Sie diese zulassen.
4. Überprüfen Sie die Ausgabe anhand der Quellqualitätsprüfungen und Ihrer eigenen Anforderungen. Ein erfolgreicher Trigger oder eine hohe Anzahl von Sternen im Repository garantiert kein korrektes Ergebnis.

Spezifikation des Kompetenzformats und des Verzeichnisses ↗

Lesen Sie mehr dazu in der Quelle.

• Überblick
• Befehle
• hf auth— Authentifizierung verwalten (Anmeldung, Abmeldung usw.).
• hf buckets— Befehle zur Interaktion mit Buckets.
• hf cache— Lokales Cache-Verzeichnis verwalten.
• hf collections— Interagiere mit den Sammlungen im Hub.
• hf datasets— Interagieren Sie mit Datensätzen auf dem Hub.
• hf discussions— Diskussionen und Pull-Anfragen im Hub verwalten.
• hf endpoints— Verwalten von Endpunkten für die Hugging Face-Inferenz.
• hf extensions— hf CLI-Erweiterungen verwalten.
• hf jobs— Jobs auf dem Hub ausführen und verwalten.
• hf models— Interagiere mit Modellen auf dem Hub.
• hf papers— Interagieren Sie mit Artikeln auf dem Hub.
• hf repos— Repositories auf dem Hub verwalten.
• hf sandbox— Experimentelle Sandboxes auf Hugging Face Jobs betreiben und verwalten.
• hf skills— Fähigkeiten für KI-Assistenten verwalten.
• hf spaces— Interagiere mit Bereichen auf dem Hub.
• hf webhooks— Webhooks auf dem Hub verwalten.
• Gängige Optionen
• Einbinden von Repositories als lokale Dateisysteme
• Tipps

Verwandte Fähigkeiten

• hf-mcphuggingface/skills
• huggingface-llm-trainerhuggingface/skills
• analyzeanthropics/knowledge-work-plugins
• basincloudflare/skills

Übersetzung und Umfang

Dieser Leseleitfaden wählt Passagen aus dem markierten stromaufwärts gelegenen Abschnitt aus.SKILL.mdDie Übersetzung wurde unterstützt. Es handelt sich weder um ein vollständiges Handbuch noch um eine Garantie für geprüfte Kompatibilität. Lesen Sie vor der Verwendung das Original und die darin referenzierten Dateien.

Diese Einleitung bezieht sich auf die unten angepinnte Version; die aktuelle Repository-Aktivität und der Erfassungszeitpunkt werden separat angezeigt.

Angeheftete Quelle

Lesen Sie das Original ↗

Quelle abgerufen

2026-10-30T02:38:14Z

Source-Commit

25910b3d0ba31a2ba102f901cdc9e008c278a69c

Quelle SHA-256

a60115f0ca8fa0468e2e7878730925fc4dbf2fffdbed15391d14429a9830c4c1