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Git vs. HTTP-Paradigma

Die `huggingface_hub`-Bibliothek ist eine Bibliothek zur Interaktion mit dem Hugging Face Hub, einer Sammlung von auf Git basierenden Repositories (Modelle, Datensätze oder Spaces). Es gibt zwei Hauptmethoden, um auf den Hub mit `huggingface_hub` zuzugreifen.

Der erste Ansatz, der sogenannte “Git-basierte” Ansatz, wird von der `Repository()` Klasse geleitet. Diese Methode verwendet einen Wrapper um den `git`-Befehl mit zusätzlichen Funktionen, die speziell für die Interaktion mit dem Hub entwickelt wurden. Die zweite Option, die als “HTTP-basierter” Ansatz bezeichnet wird, umfasst das Senden von HTTP-Anfragen mit dem `HfApi` Client. Schauen wir uns die Vor- und Nachteile jeder Methode an.

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Repository: Der historische git-basierte Ansatz

Ursprünglich wurde `huggingface_hub` größtenteils um die `Repository()` Klasse herum entwickelt. Sie bietet Python-Wrapper für gängige git-Befehle wie `"git add"`, `"git commit"`, `"git push"`, `"git tag"`, `"git checkout"` usw.

Die Bibliothek hilft auch beim Festlegen von Zugangsdaten und beim Tracking von großen Dateien, die in Machine-Learning-Repositories häufig verwendet werden. Darüber hinaus ermöglicht die Bibliothek das Ausführen ihrer Methoden im Hintergrund, was nützlich ist, um Daten während des Trainings hochzuladen.

Der Hauptvorteil bei der Verwendung einer `Repository()` besteht darin, dass Sie eine lokale Kopie des gesamten Repositorys auf Ihrem Computer pflegen können. Dies kann jedoch auch ein Nachteil sein, da es erfordert, diese lokale Kopie ständig zu aktualisieren und zu pflegen. Dies ähnelt der traditionellen Softwareentwicklung, bei der jeder Entwickler eine eigene lokale Kopie pflegt und Änderungen überträgt, wenn an einer Funktion gearbeitet wird. Im Kontext des Machine Learning ist dies jedoch nicht immer erforderlich, da Benutzer möglicherweise nur Gewichte für die Inferenz herunterladen oder Gewichte von einem Format in ein anderes konvertieren müssen, ohne das gesamte Repository zu klonen.

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HfApi: Ein flexibler und praktischer HTTP-Client

Die `HfApi` Klasse wurde entwickelt, um eine Alternative zu lokalen Git-Repositories bereitzustellen, die besonders bei der Arbeit mit großen Modellen oder Datensätzen umständlich zu pflegen sein können. Die `HfApi` Klasse bietet die gleiche Funktionalität wie git-basierte Ansätze, wie das Herunterladen und Hochladen von Dateien sowie das Erstellen von Branches und Tags, jedoch ohne die Notwendigkeit eines lokalen Ordners, der synchronisiert werden muss.

Zusätzlich zu den bereits von `git` bereitgestellten Funktionen bietet die `HfApi` Klasse zusätzliche Features wie die Möglichkeit, Repositories zu verwalten, Dateien mit Caching für effiziente Wiederverwendung herunterzuladen, im Hub nach Repositories und Metadaten zu suchen, auf Community-Funktionen wie Diskussionen, Pull Requests und Kommentare zuzugreifen und Spaces-Hardware und Geheimnisse zu konfigurieren.

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Was sollte ich verwenden ? Und wann ?

Insgesamt ist der HTTP-basierte Ansatz in den meisten Fällen die empfohlene Methode zur Verwendung von `huggingface_hub`. Es gibt jedoch einige Situationen, in denen es vorteilhaft sein kann, eine lokale Git-Kopie (mit `Repository()`) zu pflegen:

- Wenn Sie ein Modell auf Ihrem Computer trainieren, kann es effizienter sein, einen herkömmlichen git-basierten Workflow zu verwenden und regelmäßige Updates zu pushen. `Repository()` ist für diese Art von Situation mit seiner Fähigkeit zur Hintergrundarbeit optimiert.
- Wenn Sie große Dateien manuell bearbeiten müssen, ist `git` die beste Option, da es nur die Differenz an den Server sendet. Mit dem `HfAPI` Client wird die gesamte Datei bei jeder Bearbeitung hochgeladen. Beachten Sie jedoch, dass die meisten großen Dateien binär sind und daher sowieso nicht von Git-Diffs profitieren.

Nicht alle Git-Befehle sind über `HfApi` verfügbar. Einige werden vielleicht nie implementiert, aber wir bemühen uns ständig, die Lücken zu schließen und zu verbessern. Wenn Sie Ihren Anwendungsfall nicht abgedeckt sehen, öffnen Sie bitte ein Issue auf Github! Wir freuen uns über Feedback, um das 🤗-Ökosystem mit und für unsere Benutzer aufzubauen.