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网站建设实训心得php,网站开发总跳转至404页面,企业门户网站模板,wordpress用ip访问不了简要总结#xff1a; 经过五年的持续开发#xff0c;huggingface_hub 发布 v1.0 正式版#xff01;这一里程碑标志着这个库的成熟与稳定。它已成为 Python 生态中支撑 20 万个依赖库 的核心组件#xff0c;并提供访问超过 200 万公开模型、50 万公开数据集 和 100 万 Space…简要总结 经过五年的持续开发huggingface_hub 发布 v1.0 正式版这一里程碑标志着这个库的成熟与稳定。它已成为 Python 生态中支撑 20 万个依赖库 的核心组件并提供访问超过 200 万公开模型、50 万公开数据集 和 100 万 Space 应用 的基础能力。本次更新包含为支持未来十年开源机器学习生态而做出的重大变更由近 300 位贡献者和数百万用户共同推动发展。 强烈建议尽快升级至 v1.0以体验更优性能和全新功能。pip install --upgrade huggingface_hub此次重大版本更新包括以下内容使用 httpx 作为新后端请求库全新设计的 hf 命令行工具取代已弃用的 huggingface-cli采用 Typer 构建功能更加丰富文件传输全面迁移至 hf_xet彻底淘汰旧的 hf_transfer 工具。查看完整的 v1.0 发布说明我们尽可能确保 v1.0.0 与旧版本兼容。大多数机器学习库无需修改即可兼容 v0.x 和 v1.x。主要例外是 transformersv4 版本依赖 v0.x计划中的 v5 将转向 v1.x。查看此 issue 获取详细的库兼容性表。背后的故事每个主流库背后都有一段故事。huggingface_hub 的故事始于一个简单的想法如果共享机器学习模型像在 GitHub 上分享代码一样容易会怎样在 Hugging Face Hub 的早期阶段研究人员和开发者常常面临一个困扰训练一个先进的模型不仅耗时、耗资源而且在训练完成后模型往往“被困”在个人电脑里只能通过不稳定的 Google Drive 链接进行分享。这导致社区重复造轮子资源浪费严重协作效率极低。为了解决这一问题Hugging Face Hub 应运而生。最初它的功能很简单只是用于共享和托管与 transformers 库兼容的模型检查点。而与 Hub 交互的全部 Python 逻辑代码也都内置在 transformers 库中其他库无法复用这些功能。直到 2020 年底我们推出了 huggingface_hub 的首个版本 v0.0.1它的初衷是将原本封装在 transformers 库中的内部逻辑独立出来构建一个专用库用于统一访问和共享 Hugging Face Hub 上的机器学习模型与数据集。最早的版本非常简洁它只是一个 Git 操作的封装工具用于下载文件和管理仓库。但五年过去历经 35 个版本迭代huggingface_hub 已远远超越最初的设想。让我们一起来回顾这段发展历程。奠基阶段2020–2021最初的几个版本为整个库打下了基础。版本 0.0.8 引入了第一个 API通过封装 Git 命令实现与模型仓库的交互。接着在版本 0.0.17 中加入了基于 token 的认证机制支持访问私有仓库并安全上传内容。虽然这些功能看起来很基础但它们构成了后来所有进步的基石。重要转折从 Git 到 HTTP20222022 年 6 月版本 0.8.1 发布这是 Hugging Face Hub 发展史上的一个转折点——我们引入了 HTTP Commit API。从此用户无需再安装 Git 和 Git LFS也能直接通过 HTTP 上传文件。新推出的 create_commit() API 极大简化了上传流程尤其适合处理大型模型文件——这些文件过去通过 Git LFS 操作起来十分繁琐。此外该版本还引入了支持 Git 结构感知的缓存机制。所有使用 huggingface_hub 的库无论是官方的 transformers还是第三方库现在都能共享同一套缓存系统具备显式的版本控制和文件去重功能。这不仅仅是一次技术优化更是一次理念上的飞跃。我们不再只是为 transformers 构建 Git 工具而是在构建一套专为机器学习模型和数据打造的基础设施面向整个机器学习生态服务。API 能力的全面扩展2022–2024随着 Hugging Face Hub 从一个模型仓库逐步发展为一个完整的平台huggingface_hub 的 API 能力也不断拓展满足更多场景需求。核心的仓库操作功能不断成熟支持列出文件树list tree浏览引用refs与提交记录commits读取文件或同步整个文件夹管理标签、分支和发布周期release cycle查询仓库元数据与设置 webhook帮助团队实时响应变更与此同时Hub 上的 Spaces 功能开始崭露头角它是一个简单却强大的方式可以直接在 Hub 上托管和分享交互式的机器学习演示项目。huggingface_hub 也逐步实现了对 Spaces 的完整程序化管理能力包括硬件资源申请、环境配置、密钥管理、文件上传等。为了支持模型在生产环境中的部署我们还集成了 Inference Endpoints。而在 2025 年第三季度Jobs API 的加入进一步完善了 Hugging Face 的计算服务能力。在此过程中社区与社交层也被提升为一等公民。现在支持创建和管理 Pull Requests 和评论查询用户与组织信息仓库点赞、关注、粉丝功能使用 Collections 整理和分享资源合集同时日常使用体验也得到了显著优化Colab 中的无缝认证、大型文件夹上传的可靠性提升、支持断点续传等功能使开发更加高效流畅。随后在版本 v0.28.0 中我们推出了 推理服务提供方生态。不再依赖单一的推理后端而是与多家无服务器推理平台合作包括 Together AI、SambaNova、Replicate、Cerebras、Groq 等用户通过一个统一的 API 即可调用多个后端路由透明按请求计费真正实现了“按需调用轻松推理”。Ready. Xet. Go!2024–2025在版本 v0.30.0 中我们发布了 Xet —— 一种颠覆性的 Git 大文件存储协议。与传统的 Git LFS只支持文件级去重不同Xet 在更精细的粒度每 64KB 为一块进行数据去重与传输优化。当你更新一个大型模型或数据文件时系统只会上传或下载发生变更的部分而不是整个文件。这场大规模迁移 始于 50 多万个仓库涉及超过 20PB 的数据。但令人惊喜的是这一迁移过程对用户是完全透明的100% 向后兼容无需手动干预也没有中断现有流程。一年后超过 6,000,000 个仓库、77PB 的数据已成功迁移至 Xet 后端带来了更快、更智能的上传与下载体验 成长与影响力衡量衡量一个开源库的成长和影响力并不容易但有时数字本身就是最好的证明每月下载量达 1.135 亿次累计下载超 16 亿次截至 2025 年 10 月提供访问 200 万 公共模型、50 万 公共数据集 和 100 万 公共 Spaces —— 如果包括私有仓库总量大约翻倍每日活跃用户超过 6 万人每月活跃用户超过 55 万人被全球 20 万 企业 信赖使用从初创公司到《财富》500 强企业但真正体现其规模的是整个生态的广度和深度。huggingface_hub 已成为 GitHub 上 超过 20 万个仓库 和 PyPI 上 3,000 个软件包 的 依赖核心 涵盖主流框架如 Keras、LangChain、PaddleOCR、ChatTTS、YOLO、Google Generative AI、Moshi、NVIDIA NeMo、Open Sora 等还有无数小型工具与项目。Hugging Face 自家生态如 transformers、diffusers、datasets、sentence-transformers、gradio、peft、trl 等也都建立在其之上。最令人欣慰的是这些第三方集成大多数都是自然发生的我们并未主动推动。这正是 Hugging Face Hub 释放力量的体现——它让整个机器学习社区能够更加开放、高效地协作与创新而它如今的广泛使用程度也远超我们的最初预期。面向未来十年的构建v1.0 不只是一个版本号的跃迁它代表的是为未来十年开放式机器学习奠定坚实基础。我们做出的破坏性更新并非随意为之而是出于战略考虑为了让 huggingface_hub 能够应对 AI 的高速发展并保持全球数百万开发者所依赖的稳定性与可靠性。现代化 HTTP 架构httpx 与 hf_xetv1.0 最重要的架构变更是将底层 HTTP 请求库从 requests 迁移至 httpx。这不仅是依赖项的替换而是一次真正意义上的升级使整个库正式迈入现代 HTTP 时代。为什么选择 httpx它带来的好处非常显著原生支持 HTTP/2连接效率更高完整的线程安全可在多线程间安全复用连接最关键的是提供统一的同步与异步接口彻底消除原先同步与异步推理客户端之间的微妙差异此次迁移的设计尽可能做到“对用户透明”大多数用户无需做任何修改。对于使用自定义 HTTP 后端的开发者我们提供了清晰的迁移路径将 configure_http_backend() 替换为 set_client_factory() 或 set_async_client_factory()。同时hf_xet 现已成为 Hub 上传和下载文件的默认工具包完全取代此前的可选方案 hf_transfer后者已被彻底移除。MCP 与 Tiny-Agents让智能体开发触手可及在 v0.32.0 中我们引入了 Model Context Protocol模型上下文协议MCP集成 和 tiny-agents 工具链这从根本上改变了构建 AI Agent 的方式。曾经需要复杂框架集成的任务如今只需大约 70 行 Python 代码即可完成。MCPClient 提供了一个标准化接口使 AI Agent 能够轻松与各种工具进行交互而 tiny-agents CLI 工具则允许你直接从 Hub 启动 Agent。你可以连接本地或远程 MCP 服务器将任意 Gradio Space 用作工具并构建出自然、流畅、响应迅速的对话式智能体。所有这些都是在我们现有的 InferenceClient 以及其支持的多家推理服务商的基础上构建的。我们坚信 Agent 是未来而 huggingface_hub 将持续提供这些构建 AI 工具的基础模块助力开发者快速落地创新想法。面向现代工作流的全功能命令行工具Hugging Face 的 CLI 工具已经从一个简单的命令行工具发展为一个 功能全面的机器学习操作接口。全新设计的 hf 命令取代了老旧的 huggingface-cli采用现代化的“资源-动作”模式hf auth login用户认证hf download 和 hf upload文件上传与下载hf repo仓库管理hf cache ls 和 hf cache rm缓存管理hf jobs run运行云端计算任务CLI 提供了 沙箱式安装器可以在不破坏现有开发环境的前提下快速安装或升级# macOS 或 Linuxcurl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | sh# Windowspowershell -ExecutionPolicy ByPass -c irm https://hf.co/cli/install.ps1 | iexCLI 还支持命令自动补全并在各大主流平台上都能顺利运行。如今的 Hugging Face CLI已经具备与现代开发工具媲美的体验和易用性。为未来清理技术债在 v1.0 中我们移除了部分阻碍未来发展的旧功能和用法基于 Git 的 Repository 类已被移除。HTTP 接口如 upload_file() 和 create_commit() 变得更简洁、更稳定也更适应现代化工作流。HfFolder 的 token 管理方式已被显式的 login()、logout() 和 get_token() 函数所取代使用方式更直观。原有的 InferenceApi 类被功能更完善的 InferenceClient 替代。文件传输工具 hf_transfer 被彻底淘汰现已由全新的二进制工具包 hf_xet 完全接管。这些变更并非仓促决策我们在数月前就已发布弃用通知附带清晰的迁移指引。最终目标是打造一个 更清晰、更易维护 的代码库让我们能够集中精力开发面向未来的新特性而不是继续兼容过时的实现方式。迁移指南我们理解破坏性更新可能会对现有项目造成困扰。正因如此我们投入了大量精力尽可能让迁移过程顺畅无痛。官方的 迁移指南 提供了每项变更的 逐步说明并解释了背后的原因。最重要的是我们在可能的地方 保留了向后兼容性。例如 HfHubHttpError 同时继承了旧版 requests 和新版 httpx 的 HTTPError 异常类确保原有错误处理逻辑依然生效。从 v1.0 起我们将全面聚焦新版的开发与维护确保为社区提供更高性能、更丰富功能和更完善的工具。旧版v0.*仍可在 PyPI 下载但今后只会进行安全性补丁更新不再添加新功能。我们尽力确保 huggingface_hub v1.0.0 与旧版兼容。在实际使用中大多数机器学习库在 v0.x 与 v1.x 之间都能无缝切换。主要例外是 transformers其 v4 版本明确依赖 v0.x而即将发布的 v5 将改为依赖 v1.x。想了解各主流库的兼容情况请参考这个 兼容性汇总表。特别致谢感谢 280 多位为本库贡献代码、文档、翻译和社区支持的开发者们同时也感谢 Hugging Face 社区提供的反馈、Bug 报告与建议这些都帮助我们不断完善产品。最后衷心感谢广大用户 —— 无论是独立开发者还是大型企业 —— 感谢你们信任 huggingface_hub让它成为你们工作流程的一部分。是你们的支持激励我们不断前行。如果你喜欢这个项目欢迎到 GitHub 点个星 ⭐支持我们继续建设开源机器学习的未来