Hub documentation
🤗 Datasets Kullanımı
Tek Oturum Açma (SSO) Denetim Kayıtları Depolama Bölgeleri Özel veri setleri için Data Studio Kaynak Grupları (Erişim Denetimi) Gelişmiş Hesaplama Seçenekleri Gelişmiş Güvenlik Token Yönetimi Hizmet Hesapları Yayıncı Analitiği Gating Grup Koleksiyonları Ağ Güvenliği İndirme Analitiği Hız Sınırları Blog Yazıları
PRO Plan Depolar Depolarla Başlama Depo Ayarları Depolama Sınırları Depolama Arka Ucu (Xet) Yerel Önbellek Pull Request'ler ve Tartışmalar Bildirimler Koleksiyonlar Webhook'lar GitHub Actions Notebook'lar Sonraki Adımlar Lisanslar
Modeller Model Hub Model Kartları Değerlendirme Sonuçları Liderlik Tablosu Verileri Kapılı Modeller Model Yükleme Modelleri İndirme Entegre Kütüphaneler Model Widget'leri Model Çıkarımı Modeller İndirme İstatistikleri Model Yayın Kontrol Listesi Donanım Yerel Uygulamalar Sıkça Sorulan Sorular Gelişmiş Konular
Veri Setleri Veri Setleri Genel Bakış Veri Seti Kartları Kapılı Veri Setleri Veri Setleri Yükleme Veri Setlerinin Yüklenmesi (LLM'ler için) Veri Setleri İndirme Akışkan Veri Setleri Entegre Kütüphaneler
Spaces Argilla Daft Dask Veri Setleri Veri Tasarımcısı Distilabel DuckDB Gömme Atlası fenic FiftyOne Lance Pandas Polars Spark WebDataset
Data Studio Ajan İzleri Veri Setleri İndirme İstatistikleri Spaces Genel Bakış Spaces GPU Yükseltmeleri Spaces ZeroGPU Spaces Geliştirme Modu Spaces Disk Kullanımı ve Depolama Spaces Özel Alan Adı MCP sunucuları olarak Spaces Ajan Araçları Olarak Spaces Spaces olarak API Uç Noktaları Gradio Spaces Streamlit Spaces Statik HTML Uzayları Docker Spaces Space'inizi gömün Spaces'i Docker ile çalıştırın Spaces Yapılandırma Referansı HF ile Giriş Yap düğmesi Öne Çıkan Uzaylar Spaces Güncelleme Geçmişi Gelişmiş Konular
Depolama Kovaları new Konteyner Görselleri new İşler İşler Genel Bakış Hızlı Başlangıç Fiyatlandırma ve Faturalandırma İşleri Yönet Yapılandırma Docker görüntülerini kullanma Modelleri Sun Model Eğitimi Örnekler & Eğitimler Büyük Veri Setlerini İşleme İşleri Zamanla Webhook Otomasyonu Referans
Ajanlar Ajanlar Genel Bakış Yapay Zeka Ajanları için Hugging Face CLI Hugging Face MCP Sunucusu Hugging Face Agent Skills HF SDK ile ajan oluşturma llama.cpp ile Yerel Ajanlar Ajan Kütüphaneleri Oturum İzleri Biçimi
Diğer 🤗 Datasets Kullanımı
Hugging Face Hub’da ilginizi çeken bir veri seti bulduğunuzda, 🤗 Datasets kullanarak bu veri setini yükleyebilirsiniz. Bir veri setini yüklemek için kodu kopyalamak üzere Bu veri setini kullan düğmesine tıklayabilirsiniz.
Önce Hugging Face hesabınızla oturum açmanız gerekir, örneğin şunu kullanarak:
hf auth loginArdından bir veri setini Hugging Face Hub'dan şu şekilde yükleyebilirsiniz
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("username/my_dataset")
# or load the separate splits if the dataset has train/validation/test splits
train_dataset = load_dataset("username/my_dataset", split="train")
valid_dataset = load_dataset("username/my_dataset", split="validation")
test_dataset = load_dataset("username/my_dataset", split="test")Veri setlerini Hugging Face Hub'a yükleyebilirsiniz:
my_new_dataset.push_to_hub("username/my_new_dataset")Bu, daha sonra yeniden yükleyebileceğiniz Parquet biçimindeki Dataset'inizi içeren username/my_new_dataset adlı bir veri seti deposu oluşturur.
🤗 Datasets kullanımı hakkında daha fazla bilgi için 🤗 Datasets dokümantasyonunda bulunan öğreticilere ve nasıl yapılır kılavuzlarına göz atın.
Update on GitHub