Hub documentation
استخدام 🤗 Datasets
تسجيل الدخول الموحّد (SSO) سجلات التدقيق مناطق التخزين Data Studio لمجموعات البيانات الخاصة مجموعات الموارد (التحكم في الوصول) خيارات الحوسبة المتقدمة الأمان المتقدم إدارة الرموز حسابات الخدمة تحليلات الناشر مجموعات البوابات أمن الشبكة تحليلات التنزيل حدود المعدل مقالات المدونة
خطة PRO المستودعات البدء باستخدام المستودعات إعدادات المستودع حدود التخزين واجهة التخزين (Xet) الذاكرة المؤقتة المحلية طلبات الدمج والمناقشات الإشعارات المجموعات Webhooks GitHub Actions دفاتر الملاحظات الخطوات التالية تراخيص
النماذج مركز النماذج بطاقات النماذج نتائج التقييم بيانات لوحة الصدارة النماذج المُقيَّدة رفع النماذج تنزيل النماذج المكتبات المتكاملة أدوات العرض للنماذج استدلال النموذج إحصائيات تنزيل النماذج قائمة التحقق من إصدار النموذج الأجهزة التطبيقات المحلية الأسئلة الشائعة مواضيع متقدمة
مجموعات البيانات نظرة عامة على مجموعات البيانات بطاقات مجموعات البيانات المجموعات البيانات المُقيَّدة رفع مجموعات البيانات رفع مجموعات البيانات (لنماذج اللغة الكبيرة) تنزيل مجموعات البيانات تدفق مجموعات البيانات المكتبات المتكاملة
Spaces Argilla Daft Dask مجموعات البيانات مصمم البيانات Distilabel DuckDB Atlas التضمين fenic FiftyOne Lance Pandas Polars Spark WebDataset
استوديو البيانات تتبعات الوكيل إحصائيات تنزيل مجموعات البيانات نظرة عامة على Spaces ترقيات GPU في Spaces Spaces ZeroGPU وضع التطوير في Spaces استخدام القرص والتخزين في Spaces مساحات نطاق مخصص مساحات كخوادم MCP كـ Spaces كنقاط نهاية API مساحات Gradio مساحات Streamlit مساحات HTML الثابتة مساحات Docker تضمين مساحة تشغيل Spaces باستخدام Docker مرجع إعدادات Spaces زر تسجيل الدخول عبر HF مساحات مميزة سجل تغييرات Spaces مواضيع متقدمة
دلاء التخزين new صور الحاويات new الوظائف نظرة عامة على الوظائف البدء السريع التسعير والفوترة إدارة المهام الإعداد استخدام صور Docker استضافة النماذج تدريب النماذج أمثلة & شروحات معالجة مجموعات البيانات الكبيرة جدولة المهام أتمتة Webhook مرجع
الوكلاء نظرة عامة على الوكلاء واجهة Hugging Face CLI لوكلاء الذكاء الاصطناعي خادم Hugging Face MCP مهارات وكيل Hugging Face بناء الوكلاء باستخدام HF SDK وكلاء محليون باستخدام llama.cpp مكتبات الوكلاء تنسيق تتبّع الجلسات
أخرى استخدام 🤗 Datasets
بمجرد أن تجد مجموعة بيانات مثيرة للاهتمام على Hugging Face Hub، يمكنك تحميل مجموعة البيانات باستخدام 🤗 Datasets. يمكنك النقر على زر Use this dataset لنسخ الكود الخاص بتحميل مجموعة البيانات.
أولاً، تحتاج إلى تسجيل الدخول بحساب Hugging Face الخاص بك، على سبيل المثال باستخدام:
hf auth loginثم يمكنك تحميل مجموعة بيانات من Hugging Face Hub باستخدام
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")يمكنك أيضًا رفع مجموعات البيانات إلى Hugging Face Hub:
my_new_dataset.push_to_hub("username/my_new_dataset")يؤدي هذا إلى إنشاء مستودع بيانات username/my_new_dataset يحتوي على مجموعة البيانات الخاصة بك بتنسيق Parquet، والتي يمكنك إعادة تحميلها لاحقًا.
لمزيد من المعلومات حول استخدام 🤗 Datasets، راجع الدروس التعليمية وأدلة الاستخدام المتاحة في توثيق 🤗 Datasets.
Update on GitHub