# Referencia del sistema de caché El sistema de caché se actualizó en v0.8.0 para convertirse en el sistema de caché central compartido entre las librerías que dependen del Hub. Lea la [guía del sistema de caché](../guides/manage-cache) para una presentación detallada del almacenamiento en caché en HF. ## Funciones auxiliares ### try_to_load_from_cache[[huggingface_hub.try_to_load_from_cache]] #### huggingface_hub.try_to_load_from_cache[[huggingface_hub.try_to_load_from_cache]] ```python huggingface_hub.try_to_load_from_cache(repo_id: str, filename: str, cache_dir: str | pathlib.Path | None = None, revision: str | None = None, repo_type: str | None = None) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/file_download.py#L1522) **Parámetros:** cache_dir (`str` o `os.PathLike`) : La carpeta donde se encuentran los archivos en caché. repo_id (`str`) : El ID del repositorio en huggingface.co. filename (`str`) : El nombre del archivo que se buscará dentro de `repo_id`. revision (`str`, *opcional*) : La versión específica del modelo a utilizar. Si no se proporciona y tampoco se indica un `commit_hash`, se utilizará `"main"` de forma predeterminada. repo_type (`str`, *opcional*) : El tipo del repositorio. El valor predeterminado es `"model"`. **Devuelve:** `Optional[str]` o `_CACHED_NO_EXIST` Devolverá `None` si el archivo no estaba en caché. En caso contrario: - La ruta exacta del archivo en caché si se encuentra en la caché - Un valor especial `_CACHED_NO_EXIST` si el archivo no existe en el hash de commit dado y este hecho fue cacheado. Explora la caché para devolver el archivo más reciente en caché para una revisión dada, si se encuentra. Esta función no lanzará ninguna excepción si el archivo no está en caché. Ejemplo: ```python from huggingface_hub import try_to_load_from_cache, _CACHED_NO_EXIST filepath = try_to_load_from_cache() if isinstance(filepath, str): # file exists and is cached ... elif filepath is _CACHED_NO_EXIST: # non-existence of file is cached ... else: # file is not cached ... ``` ### cached_assets_path[[huggingface_hub.cached_assets_path]] #### huggingface_hub.cached_assets_path[[huggingface_hub.cached_assets_path]] ```python huggingface_hub.cached_assets_path(library_name: str, namespace: str = 'default', subfolder: str = 'default', assets_dir: str | pathlib.Path | None = None) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_assets.py#L19) **Parámetros:** library_name (`str`) : Nombre de la biblioteca que gestionará la carpeta de caché. Ejemplo: `"dataset"`. namespace (`str`, *opcional*, valor predeterminado "default") : Espacio de nombres al que pertenecen los datos. Ejemplo: `"SQuAD"`. subfolder (`str`, *opcional*, valor predeterminado "default") : Subcarpeta en la que se almacenarán los datos. Ejemplo: `extracted`. assets_dir (`str`, `Path`, *opcional*) : Ruta a la carpeta donde se almacenan en caché los recursos. Esto no debe ser la misma carpeta donde se almacenan en caché los archivos de Hub. Si no se proporciona, el valor predeterminado es `HF_HOME / "assets"`. También se puede configurar con la variable de entorno `HF_ASSETS_CACHE`. **Devuelve:** Ruta a la carpeta de caché (`Path`). Devuelve una ruta de carpeta para cachear archivos arbitrarios. `huggingface_hub` proporciona una ruta de carpeta canónica para almacenar recursos. Esta es la forma recomendada de integrar la caché en una biblioteca de nivel inferior, ya que se beneficiará de las herramientas integradas para escanear y eliminar la caché correctamente. La distinción se establece entre los archivos cacheados desde el Hub y los recursos. Los archivos del Hub se cachean de manera consciente de git y son gestionados por completo por `huggingface_hub`. Consulte la [documentación relacionada](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/how-to-cache). Todos los demás archivos que una biblioteca de nivel inferior cachea se consideran "recursos" (archivos descargados de fuentes externas, extraídos de un archivo .tar, preprocesados para el entrenamiento, ...). Una vez que se genera la ruta de la carpeta, se garantiza que existe y que es un directorio. La ruta se basa en 3 niveles de profundidad: el nombre de la biblioteca, un espacio de nombres y una subcarpeta. Esos 3 niveles otorgan flexibilidad al mismo tiempo que permiten a `huggingface_hub` esperar carpetas al escanear o eliminar partes de la caché de activos. Dentro de una biblioteca, se espera que todos los espacios de nombres compartan el mismo subconjunto de nombres de subcarpetas, pero esta no es una regla obligatoria. La biblioteca de nivel inferior tiene entonces el control total sobre qué estructura de archivos adoptar dentro de su caché. El espacio de nombres y la subcarpeta son opcionales (por defecto, se usaría una subcarpeta `"default/"`), pero el nombre de la biblioteca es obligatorio, ya que queremos que cada biblioteca de nivel inferior gestione su propia caché. Árbol esperado: ```text assets/ └── datasets/ │ ├── SQuAD/ │ │ ├── downloaded/ │ │ ├── extracted/ │ │ └── processed/ │ ├── Helsinki-NLP--tatoeba_mt/ │ ├── downloaded/ │ ├── extracted/ │ └── processed/ └── transformers/ ├── default/ │ ├── something/ ├── bert-base-cased/ │ ├── default/ │ └── training/ hub/ └── models--julien-c--EsperBERTo-small/ ├── blobs/ │ ├── (...) │ ├── (...) ├── refs/ │ └── (...) └── [ 128] snapshots/ ├── 2439f60ef33a0d46d85da5001d52aeda5b00ce9f/ │ ├── (...) └── bbc77c8132af1cc5cf678da3f1ddf2de43606d48/ └── (...) ``` Ejemplo: ```py >>> from huggingface_hub import cached_assets_path >>> cached_assets_path(library_name="datasets", namespace="SQuAD", subfolder="download") PosixPath('/home/wauplin/.cache/huggingface/extra/datasets/SQuAD/download') >>> cached_assets_path(library_name="datasets", namespace="SQuAD", subfolder="extracted") PosixPath('/home/wauplin/.cache/huggingface/extra/datasets/SQuAD/extracted') >>> cached_assets_path(library_name="datasets", namespace="Helsinki-NLP/tatoeba_mt") PosixPath('/home/wauplin/.cache/huggingface/extra/datasets/Helsinki-NLP--tatoeba_mt/default') >>> cached_assets_path(library_name="datasets", assets_dir="/tmp/tmp123456") PosixPath('/tmp/tmp123456/datasets/default/default') ``` ### scan_cache_dir[[huggingface_hub.scan_cache_dir]] #### huggingface_hub.scan_cache_dir[[huggingface_hub.scan_cache_dir]] ```python huggingface_hub.scan_cache_dir(cache_dir: str | pathlib.Path | None = None) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L680) **Parámetros:** cache_dir (`str` or `Path`, `optional`) : Cache directory to cache. Defaults to the default HF cache directory. Escanee todo el sistema de caché de HF y devuelva una estructura [~HFCacheInfo](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.HFCacheInfo). Use `scan_cache_dir` para escanear su sistema de caché de forma programática. La caché se escaneará repositorio por repositorio. Si un repositorio está corrupto, se lanzará internamente una [~CorruptedCacheException](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.CorruptedCacheException), pero se capturará y se devolverá en la estructura [~HFCacheInfo](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.HFCacheInfo). Solo los repositorios válidos reciben un informe adecuado. ```py >>> from huggingface_hub import scan_cache_dir >>> hf_cache_info = scan_cache_dir() HFCacheInfo( size_on_disk=3398085269, repos=frozenset({ CachedRepoInfo( repo_id='t5-small', repo_type='model', repo_path=PosixPath(...), size_on_disk=970726914, nb_files=11, revisions=frozenset({ CachedRevisionInfo( commit_hash='d78aea13fa7ecd06c29e3e46195d6341255065d5', size_on_disk=970726339, snapshot_path=PosixPath(...), files=frozenset({ CachedFileInfo( file_name='config.json', size_on_disk=1197 file_path=PosixPath(...), blob_path=PosixPath(...), ), CachedFileInfo(...), ... }), ), CachedRevisionInfo(...), ... }), ), CachedRepoInfo(...), ... }), warnings=[ CorruptedCacheException("Snapshots dir doesn't exist in cached repo: ..."), CorruptedCacheException(...), ... ], ) ``` También puede imprimir un informe detallado directamente desde la línea de comandos `hf` usando: ```text > hf cache ls ID SIZE LAST_ACCESSED LAST_MODIFIED REFS --------------------------- -------- ------------- ------------- ----------- dataset/nyu-mll/glue 157.4M 2 days ago 2 days ago main script model/LiquidAI/LFM2-VL-1.6B 3.2G 4 days ago 4 days ago main model/microsoft/UserLM-8b 32.1G 4 days ago 4 days ago main Done in 0.0s. Scanned 6 repo(s) for a total of 3.4G. Got 1 warning(s) while scanning. Use -vvv to print details. ``` > [!WARNING] > Excepciones: > > `CacheNotFound` Si el directorio de caché no existe. > > [`ValueError`](https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#ValueError) Si el directorio de caché es un archivo, en lugar de un directorio. Devuelve: un objeto [~HFCacheInfo](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.HFCacheInfo). ## Estructuras de datos Todas las estructuras se construyen y devuelven mediante [scan_cache_dir()](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.scan_cache_dir) y son inmutables. ### HFCacheInfo[[huggingface_hub.HFCacheInfo]] #### huggingface_hub.HFCacheInfo[[huggingface_hub.HFCacheInfo]] ```python huggingface_hub.HFCacheInfo(size_on_disk: int, repos: frozenset, incomplete_files: frozenset, warnings: list, cache_dir: pathlib.Path | None = None) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L384) **Parámetros:** size_on_disk (`int`) : Tamaño físico del sistema de caché en bytes. Un blob compartido entre repositorios se cuenta una sola vez, y se incluyen los blobs compartidos solo de almacenamiento que ya no son referenciados por ningún repositorio. Puede ser menor que la suma de los tamaños por repositorio. repos (`frozenset[CachedRepoInfo]`) : Conjunto de [~CachedRepoInfo](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.CachedRepoInfo) que describe todos los repositorios en caché válidos encontrados en el sistema de caché durante el escaneo. incomplete_files (`frozenset[CachedIncompleteFileInfo]`) : Conjunto de [~CachedIncompleteFileInfo](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.CachedIncompleteFileInfo) que describe los archivos huérfanos `*.incomplete` dejados atrás por descargas interrumpidas. warnings (`list[CorruptedCacheException]`) : Lista de [~CorruptedCacheException](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.CorruptedCacheException) que ocurrieron durante el escaneo de la caché. Estas excepciones se capturan para que el escaneo pueda continuar. Los repositorios corruptos se omiten en el escaneo. cache_dir (`Path` o `None`) : Directorio de caché que se escaneó. Estructura de datos inmutable que contiene información sobre todo el sistema de caché. Esta estructura de datos es devuelta por [scan_cache_dir()](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.scan_cache_dir) y es inmutable. > [!WARNING] > `size_on_disk` solo tiene en cuenta los blobs y se omiten los repositorios corruptos. Es un tamaño físico: a diferencia de `CachedRepoInfo.size_on_disk`, que atribuye un blob compartido a cada repositorio que lo referencia, un blob compartido se cuenta aquí solo una vez. #### delete_files[[huggingface_hub.HFCacheInfo.delete_files]] ```python delete_files(*files: CachedFileInfo) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L536) Prepara la estrategia para eliminar archivos individuales en caché. Solo se eliminan las entradas de la instantánea. Un blob se elimina solo si ningún otro archivo en caché lo referencia, por lo que los blobs compartidos con otras revisiones se conservan. Las referencias y los directorios de instantáneas también se conservan, incluso si una instantánea termina vacía. Para eliminar revisiones o repositorios completos, usa [delete_revisions()](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.HFCacheInfo.delete_revisions). Ejemplo: ```py >>> from huggingface_hub import scan_cache_dir >>> cache_info = scan_cache_dir() >>> files = [ ... file ... for repo in cache_info.repos ... if repo.repo_id == "org/model" ... for revision in repo.revisions ... for file in revision.files ... if file.file_name == "model-Q4_K_M.gguf" ... ] >>> delete_strategy = cache_info.delete_files(*files) >>> print(f"Will free {delete_strategy.expected_freed_size_str}.") Will free 4.9G. >>> delete_strategy.execute() ``` #### delete_revisions[[huggingface_hub.HFCacheInfo.delete_revisions]] ```python delete_revisions(*revisions: str) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L433) Prepara la estrategia para eliminar una o más revisiones almacenadas en caché localmente. Las revisiones de entrada pueden ser cualquier hash de revisión. Si un hash de revisión no se encuentra en la caché local, se emite una advertencia pero no se lanza un error. Las revisiones pueden provenir de repositorios en caché diferentes, ya que los hashes son únicos entre repositorios, Ejemplos: ```py >>> from huggingface_hub import scan_cache_dir >>> cache_info = scan_cache_dir() >>> delete_strategy = cache_info.delete_revisions( ... "81fd1d6e7847c99f5862c9fb81387956d99ec7aa" ... ) >>> print(f"Will free {delete_strategy.expected_freed_size_str}.") Will free 7.9K. >>> delete_strategy.execute() ``` ```py >>> from huggingface_hub import scan_cache_dir >>> scan_cache_dir().delete_revisions( ... "81fd1d6e7847c99f5862c9fb81387956d99ec7aa", ... "e2983b237dccf3ab4937c97fa717319a9ca1a96d", ... "6c0e6080953db56375760c0471a8c5f2929baf11", ... ).execute() ``` > [!WARNING] > `delete_revisions` devuelve un objeto [DeleteCacheStrategy](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.DeleteCacheStrategy) que debe ejecutarse. El [DeleteCacheStrategy](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.DeleteCacheStrategy) no está diseñado para ser modificado, pero permite realizar una ejecución de prueba antes de ejecutar la eliminación de forma real. #### export_as_table[[huggingface_hub.HFCacheInfo.export_as_table]] ```python export_as_table(verbosity: int = 0) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L585) **Parámetros:** verbosity (`int`, *opcional*) : El nivel de detalle. El valor predeterminado es 0. **Devuelve:** `str` La tabla como una cadena de caracteres. Genere una tabla a partir del objeto [HFCacheInfo](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.HFCacheInfo). Pasa `verbosity=0` para obtener una tabla con una fila por repositorio, con las columnas "repo_id", "repo_type", "size_on_disk", "nb_files", "last_accessed", "last_modified", "refs", "local_path". Pasa `verbosity=1` para obtener una tabla con una fila por repositorio y revisión (por lo que pueden aparecer varias filas para un solo repositorio), con las columnas "repo_id", "repo_type", "revision", "size_on_disk", "nb_files", "last_modified", "refs", "local_path". Ejemplo: ```py >>> from huggingface_hub.utils import scan_cache_dir >>> hf_cache_info = scan_cache_dir() HFCacheInfo(...) >>> print(hf_cache_info.export_as_table()) REPO ID REPO TYPE SIZE ON DISK NB FILES LAST_ACCESSED LAST_MODIFIED REFS LOCAL PATH --------------------------------------------------- --------- ------------ -------- ------------- ------------- ---- -------------------------------------------------------------------------------------------------- roberta-base model 2.7M 5 1 day ago 1 week ago main ~/.cache/huggingface/hub/models--roberta-base suno/bark model 8.8K 1 1 week ago 1 week ago main ~/.cache/huggingface/hub/models--suno--bark t5-base model 893.8M 4 4 days ago 7 months ago main ~/.cache/huggingface/hub/models--t5-base t5-large model 3.0G 4 5 weeks ago 5 months ago main ~/.cache/huggingface/hub/models--t5-large >>> print(hf_cache_info.export_as_table(verbosity=1)) REPO ID REPO TYPE REVISION SIZE ON DISK NB FILES LAST_MODIFIED REFS LOCAL PATH --------------------------------------------------- --------- ---------------------------------------- ------------ -------- ------------- ---- ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- roberta-base model e2da8e2f811d1448a5b465c236feacd80ffbac7b 2.7M 5 1 week ago main ~/.cache/huggingface/hub/models--roberta-base/snapshots/e2da8e2f811d1448a5b465c236feacd80ffbac7b suno/bark model 70a8a7d34168586dc5d028fa9666aceade177992 8.8K 1 1 week ago main ~/.cache/huggingface/hub/models--suno--bark/snapshots/70a8a7d34168586dc5d028fa9666aceade177992 t5-base model a9723ea7f1b39c1eae772870f3b547bf6ef7e6c1 893.8M 4 7 months ago main ~/.cache/huggingface/hub/models--t5-base/snapshots/a9723ea7f1b39c1eae772870f3b547bf6ef7e6c1 t5-large model 150ebc2c4b72291e770f58e6057481c8d2ed331a 3.0G 4 5 months ago main ~/.cache/huggingface/hub/models--t5-large/snapshots/150ebc2c4b72291e770f58e6057481c8d2ed331a ``` ### CachedRepoInfo[[huggingface_hub.CachedRepoInfo]] #### huggingface_hub.CachedRepoInfo[[huggingface_hub.CachedRepoInfo]] ```python huggingface_hub.CachedRepoInfo(repo_id: str, repo_type: typing.Literal['model', 'dataset', 'space', 'kernel'], repo_path: Path, size_on_disk: int, nb_files: int, revisions: frozenset, last_accessed: float, last_modified: float) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L176) **Parámetros:** repo_id (`str`) : Id del repositorio en el Hub. Ejemplo: `"google/fleurs"`. repo_type (`Literal["dataset", "model", "space", "kernel"]`) : Tipo del repositorio en caché. repo_path (`Path`) : Ruta local al repositorio en caché. size_on_disk (`int`) : Suma de los tamaños de los archivos blob en el repositorio en caché. nb_files (`int`) : Número total de archivos blob en el repositorio en caché. revisions (`frozenset[CachedRevisionInfo]`) : Conjunto de [~CachedRevisionInfo](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.CachedRevisionInfo) que describe todas las revisiones en caché del repositorio. last_accessed (`float`) : Marca de tiempo de la última vez que se accedió a un archivo blob del repositorio. last_modified (`float`) : Marca de tiempo de la última vez que un archivo blob del repositorio se modificó/creó. Estructura de datos inmutable que contiene información sobre un repositorio en caché. > [!WARNING] > `size_on_disk` no es necesariamente la suma de los tamaños de todas las revisiones debido a los archivos duplicados. Además, solo se tienen en cuenta los blobs, no el tamaño (despreciable) de las carpetas y los enlaces simbólicos. > [!WARNING] > La fiabilidad de `last_accessed` y `last_modified` puede depender del sistema operativo que estés utilizando. Consulta la [documentación de Python](https://docs.python.org/3/library/os.html#os.stat_result) para más detalles. #### size_on_disk_str[[huggingface_hub.CachedRepoInfo.size_on_disk_str]] ```python size_on_disk_str() ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L238) (property) Suma de los tamaños de los archivos blob como una cadena legible por humanos. Ejemplo: "42.2K". #### refs[[huggingface_hub.CachedRepoInfo.refs]] ```python refs() ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L252) (property) Mapeo entre `refs` y estructuras de datos de revisión. ### CachedRevisionInfo[[huggingface_hub.CachedRevisionInfo]] #### huggingface_hub.CachedRevisionInfo[[huggingface_hub.CachedRevisionInfo]] ```python huggingface_hub.CachedRevisionInfo(commit_hash: str, snapshot_path: Path, size_on_disk: int, files: frozenset, refs: frozenset, last_modified: float) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L105) **Parámetros:** commit_hash (`str`) : Hash de la revisión (único). Ejemplo: `"9338f7b671827df886678df2bdd7cc7b4f36dffd"`. snapshot_path (`Path`) : Ruta al directorio de la revisión en la carpeta `snapshots`. Contiene la estructura de árbol exacta del repositorio en el Hub. files : (`frozenset[CachedFileInfo]`): Conjunto de [~CachedFileInfo](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.CachedFileInfo) que describe todos los archivos contenidos en la instantánea. refs (`frozenset[str]`) : Conjunto de `refs` que apuntan a esta revisión. Si la revisión no tiene `refs`, se considera desvinculada. Ejemplo: `{"main", "2.4.0"}` o `{"refs/pr/1"}`. size_on_disk (`int`) : Suma de los tamaños de los archivos blob enlazados simbólicamente por la revisión. last_modified (`float`) : Marca de tiempo de la última vez que se creó o modificó la revisión. Estructura de datos inmutable que contiene información sobre una revisión. Una revisión corresponde a una carpeta en la carpeta `snapshots` y se rellena con la estructura de árbol exacta del repositorio en el Hub, pero solo contiene enlaces simbólicos. Una revisión puede estar referenciada por uno o más `refs` o estar "desconectada" (sin refs). > [!WARNING] > No se puede determinar correctamente `last_accessed` en una sola revisión, ya que los archivos blob se comparten entre revisiones. > [!WARNING] > `size_on_disk` no es necesariamente la suma de todos los tamaños de archivo debido a posibles archivos duplicados. Además, solo se tienen en cuenta los blobs, no el (despreciable) tamaño de las carpetas y los enlaces simbólicos. #### size_on_disk_str[[huggingface_hub.CachedRevisionInfo.size_on_disk_str]] ```python size_on_disk_str() ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L158) (property) Suma de los tamaños de los archivos blob como una cadena legible por humanos. Ejemplo: "42.2K". #### nb_files[[huggingface_hub.CachedRevisionInfo.nb_files]] ```python nb_files() ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L167) (property) Número total de archivos en la revisión. ### CachedFileInfo[[huggingface_hub.CachedFileInfo]] #### huggingface_hub.CachedFileInfo[[huggingface_hub.CachedFileInfo]] ```python huggingface_hub.CachedFileInfo(file_name: str, file_path: Path, blob_path: Path, size_on_disk: int, blob_last_accessed: float, blob_last_modified: float) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L40) **Parámetros:** file_name (`str`) : Nombre del archivo. Ejemplo: `config.json`. file_path (`Path`) : Ruta del archivo en el directorio `snapshots`. La ruta del archivo es un enlace simbólico que hace referencia a un blob en la carpeta `blobs`. blob_path (`Path`) : Ruta de la entrada de blob local del repositorio a la que hace referencia `file_path`. La entrada de blob puede ser, a su vez, un enlace simbólico al almacén de blobs compartidos a nivel de caché. size_on_disk (`int`) : Tamaño del archivo blob en bytes. blob_last_accessed (`float`) : Marca de tiempo de la última vez que se accedió al archivo blob (desde cualquier revisión). blob_last_modified (`float`) : Marca de tiempo de la última modificación/creación del archivo blob. Estructura de datos inmutable que contiene información sobre un único archivo en caché. > [!WARNING] > La fiabilidad de `blob_last_accessed` y `blob_last_modified` puede depender del sistema operativo que estés utilizando. Consulta la [documentación de Python](https://docs.python.org/3/library/os.html#os.stat_result) para más detalles. #### size_on_disk_str[[huggingface_hub.CachedFileInfo.size_on_disk_str]] ```python size_on_disk_str() ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L94) (property) Tamaño del archivo blob como una cadena legible por humanos. Ejemplo: "42.2K". ### CachedIncompleteFileInfo[[huggingface_hub.CachedIncompleteFileInfo]] #### huggingface_hub.CachedIncompleteFileInfo[[huggingface_hub.CachedIncompleteFileInfo]] ```python huggingface_hub.CachedIncompleteFileInfo(file_path: Path, size_on_disk: int) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L365) **Parámetros:** file_path (`Path`) : Ruta del archivo `.incomplete` en la carpeta `blobs`. size_on_disk (`int`) : Tamaño del archivo descargado parcialmente en bytes. Estructura de datos inmutable que contiene información sobre una sola descarga incompleta. Las descargas interrumpidas dejan archivos `//blobs/.incomplete`. Estos no forman parte de ninguna revisión confirmada, por lo que [scan_cache_dir()](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.scan_cache_dir) los muestra por separado. ### DeleteCacheStrategy[[huggingface_hub.DeleteCacheStrategy]] #### huggingface_hub.DeleteCacheStrategy[[huggingface_hub.DeleteCacheStrategy]] ```python huggingface_hub.DeleteCacheStrategy(expected_freed_size: int, blobs: frozenset, refs: frozenset, repos: frozenset, snapshots: frozenset, files: frozenset = frozenset(), cache_dir: pathlib.Path | None = None) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L261) **Parámetros:** expected_freed_size (`float`) : Tamaño liberado esperado una vez que se ejecuta la estrategia. blobs (`frozenset[Path]`) : Conjunto de rutas de archivos blob que se eliminarán. refs (`frozenset[Path]`) : Conjunto de rutas de archivos de referencia que se eliminarán. repos (`frozenset[Path]`) : Conjunto de rutas completas del repositorio que se eliminarán. snapshots (`frozenset[Path]`) : Conjunto de instantáneas que se eliminarán (directorio de enlaces simbólicos). files (`frozenset[Path]`, *opcional*) : Conjunto de entradas de instantánea individuales que se eliminarán. Sus blobs solo se eliminarán si están listados en `blobs`. cache_dir (`Path` o `None`) : Directorio de cacheta desde el que se calculó la estrategia. Se utiliza para recopilar los blobs compartidos referenciados por los enlaces simbólicos locales del repositorio eliminados por la supresión. Estructura de datos inmutable que contiene la estrategia para eliminar revisiones o archivos en caché. Este objeto no está diseñado para instanciarse de forma programática, sino para ser devuelto por [delete_revisions()](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.HFCacheInfo.delete_revisions) o [delete_files()](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/es/package_reference/cache#huggingface_hub.HFCacheInfo.delete_files). Consulte la documentación para un ejemplo de uso. #### expected_freed_size_str[[huggingface_hub.DeleteCacheStrategy.expected_freed_size_str]] ```python expected_freed_size_str() ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/utils/_cache_manager.py#L295) (property) Tamaño esperado que se liberará, como una cadena legible por humanos. Ejemplo: "42.2K". ## Excepciones ### CorruptedCacheException[[huggingface_hub.CorruptedCacheException]] #### huggingface_hub.CorruptedCacheException[[huggingface_hub.CorruptedCacheException]] [Fuente](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/v2.4.0/src/huggingface_hub/errors.py#L22) Excepción para cualquier estructura inesperada en el sistema de caché de Huggingface.