Hub documentation
Использование 🤗 Datasets
Единый вход (SSO) Журналы аудита Регионы хранения Data Studio для частных наборов данных Группы ресурсов (управление доступом) Расширенные параметры вычислений Расширенная безопасность Управление токенами Служебные учётные записи Аналитика издателя Коллекции групп гейтинга Сетевая безопасность Аналитика загрузок Ограничения частоты запросов Статьи в блоге
PRO Plan Репозитории Начало работы с репозиториями Настройки репозитория Ограничения хранилища Бэкенд хранения (Xet) Локальный кэш Pull Requests и обсуждения Уведомления Коллекции Вебхуки GitHub Actions Ноутбуки Дальнейшие шаги Лицензии
Модели Центр моделей Карточки моделей Результаты оценки Данные таблицы лидеров Модели с ограниченным доступом Загрузка моделей Загрузка моделей Интегрированные библиотеки Виджеты моделей Вывод модели Статистика загрузок моделей Чек-лист выпуска модели Аппаратное обеспечение Локальные приложения Часто задаваемые вопросы Дополнительные темы
Наборы данных Обзор наборов данных Карточки датасетов Защищённые наборы данных Загрузка наборов данных Загрузка наборов данных (для LLM) Загрузка наборов данных Потоковые наборы данных Интегрированные библиотеки
Spaces Argilla Daft Dask Наборы данных Data Designer Distilabel DuckDB Embedding Atlas fenic FiftyOne Lance Pandas Polars Spark WebDataset
Data Studio Следы агента Статистика загрузок датасетов Обзор Spaces Обновление GPU в Spaces Spaces ZeroGPU Spaces Dev Mode Использование диска и хранилище Spaces Spaces Домен Spaces в качестве MCP-серверов Spaces в качестве инструментов агентов Spaces в качестве конечных точек API Gradio Spaces Streamlit Spaces Статические HTML Spaces Docker Spaces Встраивание вашего Space Запуск Spaces с Docker Справочник по конфигурации Spaces Кнопка «Войти через HF» Рекомендуемые Spaces Spaces Журнал изменений Дополнительные темы
Бuckets для хранения new Руководство по миграции Паттерны доступа Совместимость с S3 Интеграции с хранилищами Безопасность хранилища
Образы контейнеров new Задания Обзор заданий Быстрый старт Тарифы и биллинг Управление заданиями Конфигурация Использование образов Docker Развёртывание моделей Обучение моделей Примеры и учебные материалы Обработка больших наборов данных Планирование задач Автоматизация Webhook Справочник
Агенты Обзор агентов Hugging Face CLI для ИИ-агентов Hugging Face MCP Server Навыки агентов Hugging Face Создание агентов с помощью HF SDK Локальные агенты с llama.cpp Библиотеки агентов Формат трассировок сессий
Другое Использование 🤗 Datasets
Когда вы найдёте интересный датасет на Hugging Face Hub, вы можете загрузить его с помощью 🤗 Datasets. Нажмите кнопку Use this dataset, чтобы скопировать код для загрузки датасета.
Сначала вам нужно войти в свой аккаунт Hugging Face, например, с помощью:
hf auth loginЗатем вы можете загрузить набор данных из Hugging Face Hub с помощью
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")Вы также можете загружать наборы данных в Hugging Face Hub:
my_new_dataset.push_to_hub("username/my_new_dataset")Это создаёт репозиторий датасета username/my_new_dataset, содержащий ваш Dataset в формате Parquet, который можно будет загрузить позже.
Для получения дополнительной информации об использовании 🤗 Datasets обратитесь к туториалам и руководствам, доступным в документации 🤗 Datasets.
Update on GitHub