import{s as ct,o as dt,n as $t}from"../chunks/scheduler.7da89386.js";import{S as Tt,i as Mt,g as i,s as n,r as u,A as wt,h as f,f as l,c as a,j as ot,u as o,x as m,k as ht,y as bt,a as s,v as h,d as r,t as $,w as c}from"../chunks/index.20910acc.js";import{T as rt}from"../chunks/Tip.53e22153.js";import{C as b}from"../chunks/CodeBlock.cde23137.js";import{H as se}from"../chunks/Heading.4cf72777.js";function yt(ne){let p,d="로그인하면 Hub에 대한 모든 요청(반드시 인증이 필요하지 않은 메소드 포함)은 기본적으로 액세스 토큰을 사용합니다. 토큰의 암시적 사용을 비활성화하려면 <code>HF_HUB_DISABLE_IMPLICIT_TOKEN</code> 환경 변수를 설정해야 합니다.";return{c(){p=i("p"),p.innerHTML=d},l(g){p=f(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(p)!=="svelte-zyf0eu"&&(p.innerHTML=d)},m(g,T){s(g,p,T)},p:$t,d(g){g&&l(p)}}}function _t(ne){let p,d='리포지토리를 생성하거나 Hub에 콘텐츠를 푸시하려면 <code>write</code> (쓰기) 권한이 있는 사용자 액세스 토큰을 제공해야 합니다. 토큰을 생성할 때 <a href="https://huggingface.co/settings/tokens" rel="nofollow">설정 페이지</a>에서 권한을 선택할 수 있습니다.';return{c(){p=i("p"),p.innerHTML=d},l(g){p=f(g,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(p)!=="svelte-666hyi"&&(p.innerHTML=d)},m(g,T){s(g,p,T)},p:$t,d(g){g&&l(p)}}}function Jt(ne){let p,d,g,T,y,pe,_,qe='<a href="https://huggingface.co/" rel="nofollow">Hugging Face Hub</a>는 머신러닝 모델, 데모, 데이터 세트 및 메트릭을 공유할 수 있는 곳입니다. <code>huggingface_hub</code> 라이브러리는 개발 환경을 벗어나지 않고도 Hub와 상호작용할 수 있도록 도와줍니다. 리포지토리를 쉽게 만들고 관리하거나, 파일을 다운로드 및 업로드하고, 유용한 모델과 데이터 세트의 메타데이터도 구할 수 있습니다.',ie,J,fe,v,Ve="시작하려면 <code>huggingface_hub</code> 라이브러리를 설치하세요:",me,j,ge,H,Qe='자세한 내용은 <a href="./installation">설치</a> 가이드를 참조하세요.',ue,k,oe,U,Ae=`Hub의 리포지토리는 git으로 버전 관리되며, 사용자는 단일 파일 또는 전체 리포지토리를 다운로드할 수 있습니다. 파일을 다운로드하려면 <code>hf_hub_download()</code> 함수를 사용하면 됩니다.
사용하면 파일을 다운로드하여 로컬 디스크에 캐시하기 때문에, 다음에 해당 파일이 필요하면 캐시에서 가져오므로 다시 다운로드할 필요가 없습니다.`,he,C,ze='다운로드하려면 리포지토리 ID와 파일명이 필요합니다. 예를 들어, <a href="https://huggingface.co/google/pegasus-xsum" rel="nofollow">Pegasus</a> 모델 구성 파일을 다운로드하려면:',re,G,$e,Z,Re="특정 버전의 파일을 다운로드하려면 <code>revision</code> 매개변수를 사용하여 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시를 지정하세요. 커밋 해시를 사용하기로 선택한 경우, 7자로 된 짧은 커밋 해시 대신 전체 길이의 해시여야 합니다:",ce,x,de,I,Fe="자세한 내용과 옵션은 <code>hf_hub_download()</code>에 대한 API 레퍼런스를 참조하세요.",Te,L,Me,B,De=`비공개 리포지토리 다운로드, 파일 업로드, PR 생성 등 Hub와 상호 작용하려면 Hugging Face 계정으로 로그인해야 하는 경우가 많습니다.
아직 계정이 없다면 <a href="https://huggingface.co/join" rel="nofollow">계정 만들기</a>를 클릭한 다음, 로그인하여 <a href="https://huggingface.co/settings/tokens" rel="nofollow">설정 페이지</a>에서 <a href="https://huggingface.co/docs/hub/security-tokens" rel="nofollow">사용자 액세스 토큰</a>을 받으세요. 사용자 액세스 토큰은 Hub에 인증하는 데 사용됩니다.`,we,Y,Ke="사용자 액세스 토큰을 받으면 터미널에서 다음 명령을 실행하세요:",be,X,ye,E,Oe='또는 주피터 노트북이나 스크립트에서 <a href="/docs/huggingface_hub/main/ko/package_reference/login#huggingface_hub.login">login()</a>로 프로그래밍 방식으로 로그인할 수도 있습니다:',_e,P,Je,W,et='<code>login(token=&quot;hf_xxx&quot;)</code>과 같이 토큰을 <a href="/docs/huggingface_hub/main/ko/package_reference/login#huggingface_hub.login">login()</a>에 직접 전달하여 토큰을 입력하라는 메시지를 표시하지 않고 프로그래밍 방식으로 로그인할 수도 있습니다. 이렇게 한다면 소스 코드를 공유할 때 주의하세요. 토큰을 소스코드에 명시적으로 저장하는 대신에 보안 저장소에서 토큰을 가져오는 것이 가장 좋습니다.',ve,N,tt=`한 번에 하나의 계정에만 로그인할 수 있습니다. 새 계정으로 로그인하면 이전 계정에서 로그아웃됩니다. 항상 <code>huggingface-cli whoami</code> 명령으로 어떤 계정을 사용 중인지 확인하세요.
동일한 스크립트에서 여러 계정을 처리하려면 각 메서드를 호출할 때 토큰을 제공하면 됩니다. 이 방법은 머신에 토큰을 저장하지 않으려는 경우에도 유용합니다.`,je,M,He,S,ke,q,lt="등록 및 로그인이 완료되면 <code>create_repo()</code> 함수를 사용하여 리포지토리를 생성하세요:",Ue,V,Ce,Q,st="리포지토리를 비공개로 설정하려면 다음과 같이 하세요:",Ge,A,Ze,z,nt="비공개 리포지토리는 본인 외에는 누구에게도 공개되지 않습니다.",xe,w,Ie,R,Le,F,at="새로 만든 리포지토리에 파일을 추가하려면 <code>upload_file()</code> 함수를 사용하세요. 다음을 지정해야 합니다:",Be,D,pt="<li>업로드할 파일의 경로</li> <li>리포지토리에 있는 파일의 경로</li> <li>파일을 추가할 위치의 리포지토리 ID</li>",Ye,K,Xe,O,it='한 번에 두 개 이상의 파일을 업로드하려면 <a href="./guides/upload">업로드</a> 가이드에서 (git을 포함하거나 제외한) 여러 가지 파일 업로드 방법을 소개하는 가이드를 참조하세요.',Ee,ee,Pe,te,ft='<code>huggingface_hub</code> 라이브러리는 사용자가 파이썬으로 Hub와 상호작용할 수 있는 쉬운 방법을 제공합니다. Hub에서 파일과 리포지토리를 관리하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 <a href="./guides/overview">How-to 가이드</a>를 읽어보시기 바랍니다:',We,le,mt='<li>보다 쉽게 <a href="./guides/repository">리포지토리를 관리</a>해보세요.</li> <li>Hub에서 <a href="./guides/download">다운로드</a> 파일을 다운로드해보세요.</li> <li>Hub에 <a href="./guides/upload">업로드</a> 파일을 업로드해보세요.</li> <li>원하는 모델 또는 데이터 세트에 대한 <a href="./guides/search">Hub에서 검색</a>해보세요.</li> <li>빠른 추론을 원하신다면 <a href="./guides/inference">추론 API</a>를 사용해보세요.</li>',Ne,ae,Se;return y=new se({props:{title:"둘러보기",local:"quickstart",headingTag:"h1"}}),J=new se({props:{title:"설치",local:"installation",headingTag:"h2"}}),j=new b({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMC0tdXBncmFkZSUyMGh1Z2dpbmdmYWNlX2h1Yg==",highlighted:"pip install --upgrade huggingface_hub",wrap:!1}}),k=new se({props:{title:"파일 다운로드",local:"download-files",headingTag:"h2"}}),G=new b({props:{code:"ZnJvbSUyMGh1Z2dpbmdmYWNlX2h1YiUyMGltcG9ydCUyMGhmX2h1Yl9kb3dubG9hZCUwQWhmX2h1Yl9kb3dubG9hZChyZXBvX2lkJTNEJTIyZ29vZ2xlJTJGcGVnYXN1cy14c3VtJTIyJTJDJTIwZmlsZW5hbWUlM0QlMjJjb25maWcuanNvbiUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> huggingface_hub <span class="hljs-keyword">import</span> hf_hub_download
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