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Hub에서 검색하기

이 튜토리얼에서는 `huggingface_hub`를 사용하여 Hub에서 모델, 데이터 세트 및 Spaces를 검색하는 방법을 배웁니다.

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리포지토리를 어떻게 나열하나요?

`huggingface_hub` 라이브러리에는 Hub와 상호작용하기 위한 HTTP 클라이언트HfApi가 포함되어 있습니다. 이를 통해, Hub에 저장된 모델, 데이터셋, 그리고 Spaces를 나열할 수 있습니다.

    >>> from huggingface_hub import HfApi
    >>> api = HfApi()
    >>> models = api.list_models()

list_models()의 출력은 Hub에 저장되어 있는 모델들을 나열한 결과입니다.

마찬가지로, list_datasets()를 사용하여 데이터 세트를 나열하고 list_spaces()를 사용하여 Spaces를 나열할 수 있습니다.

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리포지토리를 어떻게 필터링하나요?

리포지토리를 나열하는 것도 유용하지만, 검색을 필터링하고 싶을 수도 있습니다. 리스트에는 다음과 같은 여러 속성이 있습니다.

- `filter`
- `author`
- `search`
- …

이 매개변수 중 두 개는 직관적입니다(`author` 및 `search`). 그렇다면 `filter`는 어떤 것을 나타낼까요? `filter`는 `ModelFilter` 객체(또는 `DatasetFilter`)를 입력으로 받습니다. 이를 이용해 필터링 하고 싶은 모델을 지정하여 인스턴스를 생성할 수 있습니다.

PyTorch로 작동되고 imagenet 데이터 세트로 훈련된, 이미지 분류를 위한 Hub의 모든 모델을 찾는 방법으로 예를 들어보겠습니다. 이 과정은 단일 [ModelFilter]를 사용하여 수행할 수 있습니다. 이때, 필터링 속성들은 ‘논리적 AND’로 결합되어, 지정한 모든 조건을 만족하는 모델만 선택됩니다.

    models = hf_api.list_models(
        filter=ModelFilter(
    		task="image-classification",
    		library="pytorch",
    		trained_dataset="imagenet"
    	)
    )

필터링하는 과정에서 모델을 정렬하고 상위 결과만 선택할 수도 있습니다. 다음 예제는 Hub에서 가장 많이 다운로드된 상위 5개 데이터 세트를 가져옵니다.

    >>> list(list_datasets(sort="downloads", direction=-1, limit=5))
    [DatasetInfo(
    	id='argilla/databricks-dolly-15k-curated-en',
    	author='argilla',
    	sha='4dcd1dedbe148307a833c931b21ca456a1fc4281',
    	last_modified=datetime.datetime(2023, 10, 2, 12, 32, 53, tzinfo=datetime.timezone.utc),
    	private=False,
    	downloads=8889377,
    	(...)

Hub에서 사용 가능한 필터에 대해 살펴보려면 웹브라우저에서 모델 및 데이터 세트 페이지를 방문하여 일부 매개변수를 검색한 다음, URL에서 값들을 확인해보세요.

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