المهارات hugging-face-cli
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hugging-face-cli

آمن ⚙️ الأوامر الخارجية🌐 الوصول إلى الشبكة

Gerencie o Hugging Face Hub a partir do Terminal

Trabalhar com modelos de IA e conjuntos de dados no Hugging Face Hub requer múltiplas ferramentas e etapas manuais. Esta skill otimiza o fluxo de trabalho fornecendo acesso direto via CLI para descarregar, carregar e gerir recursos de ML através de comandos unificados.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 برونزي
1

تنزيل ZIP المهارة

2

رفع في Claude

اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "hugging-face-cli". Descarregar um modelo para diretório local

النتيجة المتوقعة:

Modelo meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct descarregado com sucesso para o diretório ./models. Tamanho total: 2.1 GB em 15 ficheiros.

استخدام "hugging-face-cli". Listar repositórios em cache

النتيجة المتوقعة:

Repositórios em cache: gpt2 (1.2 GB), bert-base-uncased (440 MB), t5-base (890 MB). Uso total de cache: 2.53 GB.

التدقيق الأمني

آمن
v1 • 2/25/2026

Static analysis detected 76 patterns in documentation content, but all are false positives. The skill file is markdown documentation showing usage examples for the official Hugging Face hf CLI tool, not executable code. No actual security risks exist - external command patterns are CLI documentation examples, network references are URLs in documentation, and cryptographic warnings do not match any actual crypto implementations.

1
الملفات التي تم فحصها
199
الأسطر التي تم تحليلها
2
النتائج
1
إجمالي عمليات التدقيق

عوامل الخطر

⚙️ الأوامر الخارجية (3)
🌐 الوصول إلى الشبكة (1)
تم تدقيقه بواسطة: claude

درجة الجودة

38
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
50
المجتمع
100
الأمان
91
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

Implementação de Modelos por Engenheiro de ML

Descarregar modelos pré-treinados do Hugging Face Hub para implementação local e serving de inferência.

Gestão de Conjuntos de Dados para Investigadores

Carregar conjuntos de dados experimentais para repositórios privados e partilhar com colaboradores através de lançamentos versionados.

Otimização de Cache para Desenvolvedores

Gerir cache local de modelos para otimizar armazenamento e aceder rapidamente a modelos frequentemente usados durante o desenvolvimento.

جرّب هذه الموجهات

Descarregar um Modelo
Descarrega o modelo meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct para o meu diretório local de modelos.
Carregar Ficheiros para o Hub
Carrega o meu modelo treinado da pasta ./output para o meu repositório Hugging Face com a mensagem de commit 'Initial model release'.
Pesquisar Conjuntos de Dados
Encontra conjuntos de dados relacionados com classificação de texto com altas contagens de descarregamentos e mostra-me os seus detalhes.
Gerir Cache e Executar Tarefa de Computação
Verifica o meu uso atual de cache, remove modelos não utilizados e depois executa uma tarefa GPU para processar o meu conjunto de dados usando a imagem e comando especificados.

أفضل الممارسات

  • Use sempre a flag --quiet quando precisar apenas do caminho de descarga para fins de scripting
  • Crie repositórios privados para modelos e conjuntos de dados sensíveis antes de carregar conteúdo proprietário
  • Use mensagens de commit que descrevam claramente as alterações ao carregar atualizações de modelo
  • Limpe regularmente revisões de cache desanexadas para libertar espaço em disco

تجنب

  • Não carregue ficheiros contendo chaves de API, credenciais ou dados de configuração sensíveis para repositórios públicos
  • Evite descarregar modelos grandes inteiros sem verificar primeiro o espaço em disco disponível
  • Não partilhe o seu HF_TOKEN no histórico de comandos ou mensagens de commit
  • Evite executar tarefas de computação sem estimar custos usando a opção --flavor

الأسئلة المتكررة

Como faço para autenticar com o Hugging Face Hub?
Execute hf auth login para autenticação interativa, ou use hf auth login --token YOUR_TOKEN para login não interativo com um token de acesso pessoal das definições da sua conta Hugging Face.
Onde são armazenados os modelos descarregados?
Os modelos são armazenados no diretório de cache do Hugging Face por padrão. Use a opção --local-dir para especificar um local de descarga personalizado, ou execute hf cache ls para ver itens em cache.
Posso carregar para o repositório de outra pessoa?
Só pode carregar para repositórios que possui ou nos quais tem acesso de escrita. Para contribuir com outros projetos, use a flag --create-pr para submeter um pull request.
Como gerir ficheiros de modelos grandes?
Use a flag --include para descarregar apenas tipos de ficheiros específicos como *.safetensors. Para carregamentos, considere usar Git LFS que o hf CLI lida automaticamente para ficheiros grandes.
Que opções de GPU estão disponíveis para tarefas de computação?
As flavors disponíveis variam desde CPU-basic até GPUs H100. Use --flavor com valores como t4-small, l4x1, a10g-small, ou a100-large dependendo dos seus requisitos de computação e orçamento.
Como verifico o meu estado de autenticação?
Execute hf auth whoami para ver o seu utilizador atualmente autenticado, ou hf auth list para ver todos os tokens de autenticação armazenados no seu sistema.

تفاصيل المطور

المؤلف

sickn33

الترخيص

MIT

مرجع

main

بنية الملفات

📄 SKILL.md