Hub documentation
Dosya biçimleri
Tek Oturum Açma (SSO) Denetim Kayıtları Depolama Bölgeleri Özel veri setleri için Data Studio Kaynak Grupları (Erişim Denetimi) Gelişmiş Hesaplama Seçenekleri Gelişmiş Güvenlik Token Yönetimi Hizmet Hesapları Yayıncı Analitiği Gating Grup Koleksiyonları Ağ Güvenliği İndirme Analitiği Hız Sınırları Blog Yazıları
PRO Plan Depolar Depolarla Başlama Depo Ayarları Depolama Sınırları Depolama Arka Ucu (Xet) Yerel Önbellek Pull Request'ler ve Tartışmalar Bildirimler Koleksiyonlar Webhook'lar GitHub Actions Notebook'lar Sonraki Adımlar Lisanslar
Modeller Model Hub Model Kartları Değerlendirme Sonuçları Liderlik Tablosu Verileri Kapılı Modeller Model Yükleme Modelleri İndirme Entegre Kütüphaneler Model Widget'leri Model Çıkarımı Modeller İndirme İstatistikleri Model Yayın Kontrol Listesi Donanım Yerel Uygulamalar Sıkça Sorulan Sorular Gelişmiş Konular
Veri Setleri Veri Setleri Genel Bakış Veri Seti Kartları Kapılı Veri Setleri Veri Setleri Yükleme Veri Setlerinin Yüklenmesi (LLM'ler için) Veri Setleri İndirme Akışkan Veri Setleri Entegre Kütüphaneler
Spaces Argilla Daft Dask Veri Setleri Veri Tasarımcısı Distilabel DuckDB Gömme Atlası fenic FiftyOne Lance Pandas Polars
Data Studio Ajan İzleri Veri Setleri İndirme İstatistikleri Özel ve kısıtlı veri setleri için kimlik doğrulama Desteklenen dosya biçimleri Veri dönüşümlerinin uygulanması Performans optimizasyonları
Spark WebDataset Zephon Spaces Genel Bakış Spaces GPU Yükseltmeleri Spaces ZeroGPU Spaces Geliştirme Modu Spaces Disk Kullanımı ve Depolama Spaces Özel Alan Adı MCP sunucuları olarak Spaces Ajan Araçları Olarak Spaces Spaces olarak API Uç Noktaları Gradio Spaces Streamlit Spaces Statik HTML Uzayları Docker Spaces Space'inizi gömün Spaces'i Docker ile çalıştırın Spaces Yapılandırma Referansı HF ile Giriş Yap düğmesi Öne Çıkan Uzaylar Spaces Güncelleme Geçmişi Gelişmiş Konular
Depolama Kovaları new Konteyner Görselleri new İşler İşler Genel Bakış Hızlı Başlangıç Fiyatlandırma ve Faturalandırma İşleri Yönet Yapılandırma Docker görüntülerini kullanma Modelleri Sun Model Eğitimi Örnekler & Eğitimler Büyük Veri Setlerini İşleme İşleri Zamanla Webhook Otomasyonu Referans
Ajanlar Ajanlar Genel Bakış Yapay Zeka Ajanları için Hugging Face CLI Hugging Face MCP Sunucusu Hugging Face Agent Skills HF SDK ile ajan oluşturma llama.cpp ile Yerel Ajanlar Ajan Kütüphaneleri Oturum İzleri Biçimi
Diğer Dosya biçimleri
Polars, Hugging Face'ten okuma sırasında aşağıdaki dosya biçimlerini destekler:
Aşağıdaki örnekler yalnızca varsayılan ayarları gösterir. API referans kılavuzunda kullanılabilir tüm parametreleri görüntülemek için yukarıdaki bağlantıları kullanın.
Parquet
Parquet, şema ile tip bilgisini dosyanın içinde sakladığı için tercih edilen dosya biçimidir. Bu, ayrıştırma ile ilgili belirsizlikleri ortadan kaldırır ve okumayı hızlandırır. Polars'ta bir Parquet dosyasını okumak için read_parquet işlevini kullanın:
pl.read_parquet("hf://datasets/roneneldan/TinyStories/data/train-00000-of-00004-2d5a1467fff1081b.parquet")CSV
read_csv fonksiyonu, bir CSV dosyasını okumak için kullanılabilir:
pl.read_csv("hf://datasets/lhoestq/demo1/data/train.csv")JSON
Polars, read_ndjson işleviyle yeni satır ile ayrılmış JSON — json lines olarak da bilinir — okumayı destekler:
pl.read_ndjson("hf://datasets/proj-persona/PersonaHub/persona.jsonl")