Hub documentation
Định dạng tệp
Đăng nhập đơn (SSO) Nhật ký kiểm toán Khu vực lưu trữ Data Studio cho bộ dữ liệu riêng tư Nhóm tài nguyên (Kiểm soát truy cập) Tùy chọn tính toán nâng cao Bảo mật Nâng cao Quản lý Tokens Tài khoản dịch vụ Phân tích nhà xuất bản Bộ sưu tập nhóm Gating Bảo mật mạng Phân tích Tải xuống Giới hạn tần suất Bài viết trên blog
Gói PRO Kho lưu trữ Bắt đầu với kho lưu trữ Cài đặt kho Giới hạn lưu trữ Backend lưu trữ (Xet) Bộ nhớ đệm cục bộ Pull Requests & Discussions Thông báo Bộ sưu tập Webhooks GitHub Actions Notebooks Các bước tiếp theo Giấy phép
Mô hình Trung tâm Mô hình Thẻ mô hình Kết quả đánh giá Dữ liệu Bảng xếp hạng Mô hình có cổng Tải lên mô hình Tải xuống mô hình Thư viện tích hợp Model Widgets Suy luận mô hình Thống kê tải xuống các mô hình Danh sách kiểm tra phát hành mô hình Phần cứng Ứng dụng cục bộ Câu hỏi thường gặp Chủ đề nâng cao
Bộ dữ liệu Tổng quan về Datasets Thẻ Dữ liệu Bộ dữ liệu có kiểm soát Tải lên Datasets Tải lên Datasets (cho LLM) Tải Datasets Dataset dạng streaming Thư viện tích hợp
Spaces Argilla Daft Dask Bộ dữ liệu Nhà thiết kế dữ liệu Distilabel DuckDB Atlas nhúng fenic FiftyOne Lance Pandas Polars
Data Studio Dấu vết của Agent Thống kê tải Datasets Xác thực cho bộ dữ liệu riêng tư và có kiểm soát Định dạng tệp được hỗ trợ Thực hiện các phép biến đổi dữ liệu Tối ưu hóa hiệu năng
Spark WebDataset Tổng quan về Spaces Nâng cấp GPU cho Spaces Spaces ZeroGPU Chế độ Dev của Spaces Dung lượng & Lưu trữ ổ đĩa Spaces Tùy chỉnh tên miền cho Spaces Spaces dưới dạng máy chủ MCP Spaces dưới dạng Công cụ cho Agent Spaces dưới dạng API Endpoints Gradio Spaces Streamlit Spaces Static HTML Spaces Docker Spaces Nhúng Space của bạn Chạy Spaces với Docker Tham khảo cấu hình Spaces Nút Đăng nhập với HF Các Space nổi bật Nhật ký thay đổi Spaces Chủ đề nâng cao
Thùng chứa lưu trữ new Hình ảnh Container new Jobs Tổng quan về Jobs Bắt đầu nhanh Định giá và Thanh toán Quản lý công việc Cấu hình Sử dụng hình ảnh Docker Cung cấp mô hình Huấn luyện Mô hình Ví dụ & Hướng dẫn Xử lý các bộ dữ liệu lớn Lịch công việc Tự động hóa Webhook Tham khảo
Agents Tổng quan về Agents Hugging Face CLI cho AI Agents Hugging Face MCP Server Hugging Face Agent Skills Xây dựng agent với HF SDK Local Agents với llama.cpp Thư viện Agent Định dạng Traces Phiên
Khác Định dạng tệp
Polars hỗ trợ các định dạng tệp sau khi đọc từ Hugging Face:
Các ví dụ bên dưới chỉ hiển thị các cài đặt mặc định. Sử dụng các liên kết ở trên để xem tất cả các tham số khả dụng trong hướng dẫn tham chiếu API.
Parquet
Parquet là định dạng tệp được ưu tiên vì nó lưu trữ schema kèm thông tin kiểu dữ liệu ngay trong tệp. Điều này giúp tránh mọi mơ hồ khi phân tích và tăng tốc độ đọc. Để đọc tệp Parquet trong Polars, hãy sử dụng hàm read_parquet:
pl.read_parquet("hf://datasets/roneneldan/TinyStories/data/train-00000-of-00004-2d5a1467fff1081b.parquet")CSV
Hàm read_csv có thể được sử dụng để đọc tệp CSV:
pl.read_csv("hf://datasets/lhoestq/demo1/data/train.csv")JSON
Polars hỗ trợ đọc JSON phân tách bằng dòng mới — còn được gọi là json lines — bằng hàm read_ndjson:
pl.read_ndjson("hf://datasets/proj-persona/PersonaHub/persona.jsonl")