hf

Hugging Face Hub CLI

사용법:

$ hf [OPTIONS] [COMMAND] [ARGS]...

옵션:

• --skills: hf-cli SKILL.md를 stdout에 출력합니다(hf skills preview의 별칭).
• --install-completion: 현재 셸에 completion을 설치합니다.
• --show-completion: 현재 셸에 대한 completion을 표시하여 복사하거나 설치를 사용자 지정할 수 있습니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• auth: 인증 관리(로그인, 로그아웃 등).
• buckets: 버킷과 상호 작용하는 명령어.
• cache: 로컬 캐시 디렉토리를 관리합니다.
• collections: Hub의 컬렉션과 상호 작용합니다.
• cp: 로컬 경로, 저장소, 버킷 간 파일을 복사합니다.
• datasets: Hub의 데이터셋과 상호작용합니다.
• discussions: Hub에서 토론과 pull request를 관리합니다.
• download: Hub에서 파일을 다운로드합니다.
• endpoints: Hugging Face Inference Endpoints를 관리합니다.
• env: 환경에 대한 정보를 출력합니다.
• extensions: hf CLI 확장 기능을 관리합니다. [alias: ext]
• jobs: Hub에서 Jobs를 실행하고 관리합니다.
• lfs-enable-largefiles: 저장소에서 5GB 이상의 파일 업로드를 활성화하도록 구성합니다.
• lfs-multipart-upload: 다중 부분 업로드를 위한 내부 git-lfs 커스텀 전송 에이전트.
• models: Hub의 모델과 상호작용합니다.
• papers: Hub에서 논문과 상호작용합니다.
• repos: Hub에서 리포지토리를 관리합니다.
• sandbox: Hugging Face Jobs에서 실험용 샌드박스를 실행하고 관리합니다.
• skills: AI 어시스턴트의 스킬을 관리합니다.
• spaces: Hub의 spaces와 상호작용합니다.
• sync: 로컬 디렉터리와 버킷 간에 파일을 동기화합니다.
• update: hf CLI를 최신 버전으로 업데이트합니다.
• upload: 파일 또는 폴더를 Hub에 업로드합니다.
• version: hf 버전 정보 출력.
• webhooks: Hub에서 웹훅을 관리합니다.

hf auth

인증(로그인, 로그아웃 등)을 관리합니다.

사용법:

$ hf auth [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• list: 저장된 액세스 토큰을 모두 나열합니다. [별칭: ls]
• login: 브라우저에서 로그인하거나, huggingface.co/settings/tokens의 토큰을 사용하여 로그인합니다.
• logout: 특정 토큰에서 로그아웃합니다.
• switch: 액세스 토큰을 전환합니다.
• token: 현재 액세스 토큰을 표준 출력(stdout)으로 출력합니다.
• whoami: 현재 로그인된 huggingface.co 계정을 확인합니다.

hf auth list

저장된 모든 액세스 토큰을 나열합니다. [alias: ls]

사용법:

$ hf auth list [OPTIONS]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf auth list

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf auth login

브라우저에서 로그인하거나, huggingface.co/settings/tokens에서 토큰을 사용하여 로그인할 수 있습니다.

사용법:

$ hf auth login [OPTIONS]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --add-to-git-credential / --no-add-to-git-credential: git credential helper에 저장합니다. git 명령을 직접 실행할 계획이 있는 경우에만 유용합니다. [기본값: no-add-to-git-credential]
• --force / --no-force: 이미 로그인되어 있더라도 다시 로그인하도록 강제합니다. [기본값: no-force]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf auth login $ hf auth login —token $HF_TOKEN $ hf auth login —token $HF_TOKEN —add-to-git-credential $ hf auth login —force

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf auth logout

특정 토큰에서 로그아웃합니다.

사용법:

$ hf auth logout [OPTIONS]

옵션:

• --token-name TEXT: 로그아웃할 토큰의 이름
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf auth logout $ hf auth logout —token-name my-token

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf auth switch

액세스 토큰을 전환합니다.

사용법:

$ hf auth switch [OPTIONS]

옵션:

• --token-name TEXT: 전환할 토큰의 이름
• --add-to-git-credential / --no-add-to-git-credential: git credential helper에 저장합니다. git 명령을 직접 실행할 계획이 있는 경우에만 유용합니다. [기본값: no-add-to-git-credential]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf auth switch $ hf auth switch —token-name my-token

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf auth token

현재 액세스 토큰을 표준 출력(stdout)으로 출력합니다.

사용법:

$ hf auth token [OPTIONS]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf auth token $ hf auth token | xargs curl -H ‘Authorization: Bearer {}’

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf auth whoami

로그인된 huggingface.co 계정을 확인합니다.

사용법:

$ hf auth whoami [OPTIONS]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf auth whoami $ hf auth whoami —format json

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf buckets

bucket와 상호 작용하는 명령어입니다.

사용법:

$ hf buckets [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• cp: 로컬 경로, 저장소, 버킷 간 파일을 복사합니다.
• create: 새 버킷을 생성합니다.
• delete: 버킷을 삭제합니다.
• info: 버킷에 대한 정보를 가져옵니다.
• list: 버킷 또는 버킷 내 파일을 나열합니다. [별칭: ls]
• move: 버킷을 새 이름 또는 네임스페이스로 이동(이름 변경)합니다.
• remove: 버킷에서 파일을 삭제합니다. [별칭: rm]
• settings: 버킷 설정(가시성) 업데이트
• sync: 로컬 디렉터리와 버킷 간에 파일을 동기화합니다.

hf buckets cp

로컬 경로, 저장소, 버킷 간에 파일을 복사합니다.

업로드(로컬/stdin -> repo/bucket), 다운로드(repo/bucket -> 로컬/stdout), 원격 간 복사(repo/bucket -> repo/bucket)를 처리합니다. Bucket-to-repo 및 local-to-local 복사는 지원되지 않습니다. 디렉터리의 경우 hf upload/hf download(repo) 또는 hf buckets sync(bucket)를 사용하세요. 원격 간 복사는 동일한 스토리지 리전(https://huggingface.co/docs/hub/storage-regions) 내에서만 작동합니다.

사용법:

$ hf buckets cp [OPTIONS] SRC [DST]

인수:

• SRC: 소스: 로컬 파일, hf:// URI(리포지토리 또는 버킷), 또는 stdin을 위한 -. [필수]
• [DST]: 대상: 로컬 경로, hf:// URI(리포지토리 또는 버킷), 또는 stdout을 위한 -.

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf buckets cp hf://buckets/username/my-bucket/config.json config.json $ hf buckets cp hf://buckets/username/my-bucket/data.csv data/ $ hf buckets cp hf://buckets/username/my-bucket/config.json - $ hf buckets cp model.safetensors hf://buckets/username/my-bucket/model.safetensors $ hf buckets cp config.json hf://buckets/username/my-bucket/logs/ $ hf buckets cp - hf://buckets/username/my-bucket/config.json $ hf buckets cp hf://buckets/username/my-bucket/data.csv hf://buckets/username/dest-bucket/ $ hf buckets cp hf://buckets/username/source-bucket/logs/ hf://buckets/username/dest-bucket/logs/

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf buckets create

새 버킷을 생성합니다.

사용법:

$ hf buckets create [OPTIONS] BUCKET_ID

인수:

• BUCKET_ID: Bucket ID: bucket_name, namespace/bucket_name 또는 hf://buckets/namespace/bucket_name [필수]

옵션:

• --private: 비공개 버킷을 생성합니다.
• --region [us|eu]: 버킷을 생성할 클라우드 리전입니다. ‘us’ 또는 ‘eu’ 중 하나여야 합니다. Team 플랜 이상에서 사용할 수 있습니다.
• --exist-ok: 버킷이 이미 존재하더라도 오류를 발생시키지 않습니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf buckets create my-bucket $ hf buckets create user/my-bucket $ hf buckets create hf://buckets/user/my-bucket $ hf buckets create user/my-bucket —private $ hf buckets create user/my-bucket —exist-ok $ hf buckets create user/my-bucket —region us

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf buckets delete

버킷을 삭제합니다.

이 명령은 전체 버킷과 그 내용을 삭제합니다. 개별 파일을 삭제하려면 hf buckets rm를 사용하세요.

사용법:

$ hf buckets delete [OPTIONS] BUCKET_ID

인수:

• BUCKET_ID: 버킷 ID: namespace/bucket_name 또는 hf://buckets/namespace/bucket_name [필수]

옵션:

• -y, --yes: 확인 프롬프트를 건너뜁니다.
• --missing-ok: 버킷이 존재하지 않는 경우에도 오류를 발생시키지 않습니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf buckets delete user/my-bucket $ hf buckets delete hf://buckets/user/my-bucket $ hf buckets delete user/my-bucket —yes $ hf buckets delete user/my-bucket —missing-ok

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf buckets info

Get info about a bucket.

사용법:

$ hf buckets info [OPTIONS] BUCKET_ID

인수:

• BUCKET_ID: 버킷 ID: namespace/bucket_name 또는 hf://buckets/namespace/bucket_name [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf buckets info user/my-bucket $ hf buckets info hf://buckets/user/my-bucket

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf buckets list

ls [alias: ls]

인수 없이 또는 namespace로 호출하면 버킷을 나열합니다. 버킷 ID(namespace/bucket_name)로 호출하면 해당 버킷의 파일을 나열합니다.

사용법:

$ hf buckets list [OPTIONS] [ARGUMENT]

인수:

• [ARGUMENT]: 버킷 목록을 표시할 Namespace(사용자 또는 조직) 또는 파일 목록을 표시할 버킷 ID(namespace/bucket_name(/prefix) 또는 hf://buckets/…).

옵션:

• -h, --human-readable: 크기를 사람이 읽기 쉬운 형식으로 표시합니다.
• --tree: 파일 목록을 트리 형식으로 표시합니다(파일 목록 표시에만 사용).
• -R, --recursive: 파일을 재귀적으로 나열합니다(파일 나열에만 적용).
• --search TEXT: 검색 쿼리.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf buckets list $ hf buckets list huggingface $ hf buckets list —search “my-prefix” $ hf buckets list user/my-bucket $ hf buckets list user/my-bucket -R $ hf buckets list user/my-bucket -h $ hf buckets list user/my-bucket —tree $ hf buckets list user/my-bucket —tree -h $ hf buckets list hf://buckets/user/my-bucket $ hf buckets list user/my-bucket/sub -R

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf buckets move

Move (rename) 버킷을 새 이름 또는 네임스페이스로 이동합니다.

사용법:

$ hf buckets move [OPTIONS] FROM_ID TO_ID

인수:

• FROM_ID: 소스 버킷 ID: namespace/bucket_name 또는 hf://buckets/namespace/bucket_name [필수]
• TO_ID: 대상 버킷 ID: namespace/bucket_name 또는 hf://buckets/namespace/bucket_name [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf buckets move user/old-bucket user/new-bucket $ hf buckets move user/my-bucket my-org/my-bucket $ hf buckets move hf://buckets/user/old-bucket hf://buckets/user/new-bucket

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf buckets remove

rm [alias: rm]

전체 버킷을 삭제하려면 hf buckets delete를 대신 사용하세요.

사용법:

$ hf buckets remove [OPTIONS] ARGUMENT

인수:

• ARGUMENT: 버킷 경로: namespace/bucket_name/path 또는 hf://buckets/namespace/bucket_name/path. —recursive 옵션과 함께 사용하면 모든 파일을 대상으로 하기 위해 namespace/bucket_name도 허용됩니다. [필수]

옵션:

• -R, --recursive: 주어진 접두사 아래 파일을 재귀적으로 삭제합니다.
• -y, --yes: 확인 프롬프트를 건너뜁니다.
• --dry-run: 실제로 삭제하지 않고 삭제될 항목을 미리 확인합니다.
• --include TEXT: 패턴과 일치하는 파일만 포함합니다 (여러 개 지정 가능). —recursive가 필요합니다.
• --exclude TEXT: 패턴과 일치하는 파일을 제외합니다 (여러 개 지정 가능). —recursive가 필요합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf buckets remove user/my-bucket/file.txt $ hf buckets rm hf://buckets/user/my-bucket/file.txt $ hf buckets rm user/my-bucket/logs/ —recursive $ hf buckets rm user/my-bucket —recursive —include “*.tmp” $ hf buckets rm user/my-bucket/data/ —recursive —dry-run

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf buckets 설정

버킷 설정(가시성) 업데이트

사용법:

$ hf buckets settings [OPTIONS] BUCKET_ID

인수:

• BUCKET_ID: 버킷 ID: namespace/bucket_name 또는 hf://buckets/namespace/bucket_name [필수]

옵션:

• --private: 버킷을 비공개로 만듭니다.
• --public: 버킷을 공개합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf buckets settings user/my-bucket —private $ hf buckets settings user/my-bucket —public $ hf buckets settings hf://buckets/user/my-bucket —private

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf buckets sync

로컬 디렉터리와 버킷 간에 파일을 동기화합니다.

사용법:

$ hf buckets sync [OPTIONS] [SOURCE] [DEST]

인수:

• [SOURCE]: 소스 경로: 로컬 디렉터리 또는 hf://buckets/namespace/bucket_name(/prefix)
• [DEST]: 대상 경로: 로컬 디렉터리 또는 hf://buckets/namespace/bucket_name(/prefix)

옵션:

• --delete / --no-delete: 소스에 없는 대상 파일을 삭제합니다. [기본값: no-delete]
• --ignore-times: 수정 시간 무시, 크기 기준으로만 파일 건너뛰기.
• --ignore-sizes: 파일 크기를 무시하고 수정 시간만 기준으로 파일을 건너뜁니다.
• --plan TEXT: 실행 대신 검토를 위해 동기화 계획을 JSONL 파일로 저장합니다.
• --apply TEXT: 이전에 저장된 계획 파일을 적용합니다.
• --dry-run: 실행하지 않고 동기화 계획을 JSONL 형식으로 표준 출력(stdout)에 인쇄합니다.
• --include TEXT: 패턴과 일치하는 파일을 포함합니다 (여러 개 지정 가능).
• --exclude TEXT: 패턴과 일치하는 파일을 제외합니다 (여러 개 지정 가능).
• --filter-from TEXT: 파일에서 포함/제외 패턴을 읽습니다.
• --existing: 수신기에서 새 파일 생성을 건너뜁니다(기존 파일만 업데이트).
• --ignore-existing: 수신기에 이미 존재하는 파일의 업데이트를 건너뜁니다(새 파일만 생성).
• -v, --verbose: 추론 과정을 포함한 상세한 로그를 표시합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf buckets sync ./data hf://buckets/user/my-bucket $ hf buckets sync hf://buckets/user/my-bucket ./data $ hf buckets sync ./data hf://buckets/user/my-bucket —delete $ hf buckets sync hf://buckets/user/my-bucket ./data —include ”.safetensors” —exclude ”.tmp” $ hf buckets sync ./data hf://buckets/user/my-bucket —plan sync-plan.jsonl $ hf buckets sync —apply sync-plan.jsonl $ hf buckets sync ./data hf://buckets/user/my-bucket —dry-run $ hf buckets sync ./data hf://buckets/user/my-bucket —dry-run | jq .

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf cache

로컬 캐시 디렉터리를 관리합니다.

사용법:

$ hf cache [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• list: 캐시된 저장소 또는 리비전을 나열합니다. [별칭: ls]
• prune: 캐시에서 분리된 리비전과 미완료된 다운로드를 제거합니다.
• rm: 캐시된 저장소, 리비전 또는 파일을 삭제합니다.
• verify: 캐시 또는 로컬 디렉터리에서 단일 저장소 리비전의 체크섬을 검증합니다.

hf cache list

캐시된 저장소 또는 리비전을 나열합니다. [alias: ls]

사용법:

$ hf cache list [OPTIONS]

옵션:

• --cache-dir TEXT: 스캔할 캐시 디렉터리 (기본값: Hugging Face 캐시).
• --revisions / --no-revisions: 집계된 저장소 대신 출력을 리비전으로 포함합니다. [기본값: no-revisions]
• -f, --filter TEXT: 항목을 필터링합니다(예: ‘size>1GB’, ‘type=model’, ‘accessed>7d’). 여러 번 사용할 수 있습니다.
• --sort [accessed|accessed:asc|accessed:desc|modified|modified:asc|modified:desc|name|name:asc|name:desc|size|size:asc|size:desc]: 키 기준으로 항목을 정렬합니다. 지원되는 키: ‘accessed’, ‘modified’, ‘name’, ‘size’. 순서를 명시적으로 설정하려면 ‘:asc’ 또는 ‘:desc’를 추가합니다(예: ‘modified:asc’). 기본값: ‘accessed’, ‘modified’, ‘size’는 ‘desc’(최신/최대 우선)가 기본이며, ‘name’은 ‘asc’(알파벳 순)가 기본입니다.
• --limit INTEGER: 반환되는 결과의 수를 제한합니다. 정렬 후 상위 N개 항목만 반환합니다.
• --show-warnings / --no-show-warnings: 캐시 불일치에 대한 경고를 표시합니다. [기본값: no-show-warnings]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf cache ls $ hf cache ls —revisions $ hf cache ls —filter “size>1GB” —limit 20 $ hf cache ls —format json

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf cache prune

캐시에서 분리된 리비전과 미완료된 다운로드를 제거합니다.

사용법:

$ hf cache prune [OPTIONS]

옵션:

• --cache-dir TEXT: 스캔할 캐시 디렉터리 (기본값: Hugging Face 캐시).
• -y, --yes: 확인 프롬프트를 건너뜁니다.
• --dry-run / --no-dry-run: 아무것도 삭제하지 않고 삭제 내용을 미리 확인합니다. [기본값: no-dry-run]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf cache prune $ hf cache prune —dry-run

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf cache rm

캐시된 저장소, 리비전 또는 파일을 제거합니다.

사용법:

$ hf cache rm [OPTIONS] TARGETS...

인수:

• TARGETS...: 삭제할 하나 이상의 repo ID(예: model/bert-base-uncased), hf:// URI(repo 또는 파일), 또는 revision 해시. [필수]

옵션:

• --cache-dir TEXT: 스캔할 캐시 디렉터리 (기본값: Hugging Face 캐시).
• -y, --yes: 확인 프롬프트를 건너뜁니다.
• --dry-run / --no-dry-run: 아무것도 삭제하지 않고 삭제 내용을 미리 확인합니다. [기본값: no-dry-run]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf cache rm model/gpt2 $ hf cache rm hf://models/openai-community/gpt2 $ hf cache rm hf://models/openai-community/gpt2/model.safetensors $ hf cache rm <revision_hash> $ hf cache rm model/gpt2 —dry-run $ hf cache rm model/gpt2 —yes

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf cache verify

캐시 또는 로컬 디렉터리에서 단일 저장소 리비전의 체크섬을 검증합니다.

예:

• 캐시에서 main 리비전을 확인합니다: hf cache verify gpt2
• 특정 리비전 확인: hf cache verify gpt2 --revision refs/pr/1
• 데이터셋 확인: hf cache verify karpathy/fineweb-edu-100b-shuffle --repo-type dataset
• 로컬 디렉터리 확인: hf cache verify deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local-dir /path/to/repo

사용법:

$ hf cache verify [OPTIONS] REPO_ID

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]

옵션:

• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --cache-dir TEXT: 캐시에서 파일을 검증할 때 사용할 캐시 디렉터리 (기본값: Hugging Face 캐시).
• --local-dir TEXT: 설정된 경우, 캐시 대신 해당 디렉터리 아래에 있는 파일을 검증합니다.
• --fail-on-missing-files: 원격에 일부 파일이 존재하지만 로컬에 없는 경우 실패합니다.
• --fail-on-extra-files: 로컬에는 존재하지만 원격 리비전에는 없는 파일이 있으면 실패합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf cache verify gpt2 $ hf cache verify gpt2 —revision refs/pr/1 $ hf cache verify my-dataset —repo-type dataset

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf collections

Hub에서 컬렉션과 상호작용합니다.

사용법:

$ hf collections [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• add-item: 컬렉션에 항목을 추가합니다.
• create: Hub에 새 컬렉션을 생성합니다.
• delete: Hub에서 컬렉션을 삭제합니다.
• delete-item: 컬렉션에서 항목을 삭제합니다.
• info: Hub의 컬렉션에 대한 정보를 가져옵니다.
• list: Hub의 컬렉션을 나열합니다. [별칭: ls]
• update: Hub에서 컬렉션의 메타데이터를 업데이트합니다.
• update-item: 컬렉션의 항목을 업데이트합니다.

hf collections add-item

컬렉션에 항목을 추가합니다.

사용법:

$ hf collections add-item [OPTIONS] COLLECTION_SLUG ITEM_ID ITEM_TYPE:{model|dataset|space|paper|collection|bucket}

인수:

• COLLECTION_SLUG: 컬렉션 슬러그(예: ‘username/collection-slug’). [필수]
• ITEM_ID: 추가할 항목의 ID(리포지토리의 경우 repo_id, 논문의 경우 paper ID). [필수]
• ITEM_TYPE:{model|dataset|space|paper|collection|bucket}: 항목의 유형(model, dataset, space, paper, collection 또는 bucket). [필수]

옵션:

• --note TEXT: 항목에 첨부할 메모 (최대 500자).
• --exists-ok / --no-exists-ok: 항목이 이미 컬렉션에 있는 경우에도 오류를 발생시키지 않습니다. [기본값: no-exists-ok]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf collections add-item username/my-collection moonshotai/kimi-k2 model $ hf collections add-item username/my-collection Qwen/DeepPlanning dataset —note “Useful dataset” $ hf collections add-item username/my-collection Tongyi-MAI/Z-Image space

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf collections create

Hub에서 새 컬렉션을 생성합니다.

사용법:

$ hf collections create [OPTIONS] TITLE

인수:

• TITLE: 컬렉션의 제목. [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 네임스페이스(사용자 이름 또는 조직). 기본값은 인증된 사용자입니다.
• --description TEXT: 컬렉션에 대한 설명 (최대 150자).
• --private / --no-private: 비공개 컬렉션을 생성합니다. [기본값: no-private]
• --exists-ok / --no-exists-ok: 컬렉션이 이미 존재하더라도 오류를 발생시키지 않습니다. [기본값: no-exists-ok]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf collections create “My Models” $ hf collections create “My Models” —description “A collection of my favorite models” —private $ hf collections create “Org Collection” —namespace my-org

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf collections delete

Hub에서 컬렉션을 삭제합니다.

사용법:

$ hf collections delete [OPTIONS] COLLECTION_SLUG

인수:

• COLLECTION_SLUG: 컬렉션 슬러그(예: ‘username/collection-slug’). [필수]

옵션:

• --missing-ok / --no-missing-ok: 컬렉션이 존재하지 않는 경우에도 오류를 발생시키지 않습니다. [기본값: no-missing-ok]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf collections delete username/my-collection $ hf collections delete username/my-collection —missing-ok

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf collections delete-item

컬렉션에서 항목을 삭제합니다.

사용법:

$ hf collections delete-item [OPTIONS] COLLECTION_SLUG ITEM_OBJECT_ID

인수:

• COLLECTION_SLUG: 컬렉션 슬러그(예: ‘username/collection-slug’). [필수]
• ITEM_OBJECT_ID: 컬렉션 내 항목의 ID입니다. ‘hf collections info’가 반환하는 item_object_id 필드에서 가져옵니다. [필수]

옵션:

• --missing-ok / --no-missing-ok: 항목이 존재하지 않는 경우에도 오류를 발생시키지 않습니다. [기본값: no-missing-ok]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

hf collections info

Hub에서 컬렉션에 대한 정보를 가져옵니다.

사용법:

$ hf collections info [OPTIONS] COLLECTION_SLUG

인수:

• COLLECTION_SLUG: 컬렉션 슬러그(예: ‘username/collection-slug’). [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf collections info username/my-collection-slug

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf collections list

Hub에서 컬렉션을 나열합니다. [alias: ls]

사용법:

$ hf collections list [OPTIONS]

옵션:

• --owner TEXT: 소유자 사용자 이름 또는 조직으로 필터링합니다.
• --item TEXT: 특정 항목(예: “models/gpt2”, “datasets/squad”, “papers/2311.12983”)을 포함하는 컬렉션을 필터링합니다.
• --sort [lastModified|trending|upvotes]: 마지막 수정, 트렌딩, 업보트 순서로 결과를 정렬합니다.
• --limit INTEGER: 결과의 수를 제한합니다. [기본값: 10]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf collections ls $ hf collections ls —owner nvidia $ hf collections ls —item models/teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B —limit 10

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hf collections update

Hub에서 컬렉션의 메타데이터를 업데이트합니다.

사용법:

$ hf collections update [OPTIONS] COLLECTION_SLUG

인수:

• COLLECTION_SLUG: 컬렉션 슬러그(예: ‘username/collection-slug’). [필수]

옵션:

• --title TEXT: 컬렉션의 새 제목.
• --description TEXT: 컬렉션의 새 설명 (최대 150자).
• --position INTEGER: 컬렉션이 소유자의 목록에서 가질 새로운 위치입니다.
• --private / --no-private: 컬렉션이 비공개여야 하는지 여부.
• --theme TEXT: 컬렉션의 테마 색상(예: ‘green’, ‘blue’).
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf collections update username/my-collection —title “New Title” $ hf collections update username/my-collection —description “Updated description” $ hf collections update username/my-collection —private —theme green

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hf collections update-item

컬렉션의 항목을 업데이트합니다.

사용법:

$ hf collections update-item [OPTIONS] COLLECTION_SLUG ITEM_OBJECT_ID

인수:

• COLLECTION_SLUG: 컬렉션 슬러그(예: ‘username/collection-slug’). [필수]
• ITEM_OBJECT_ID: 컬렉션 내 항목의 ID입니다(‘item_object_id’ 필드에서 가져오며, repo_id가 아닙니다). [필수]

옵션:

• --note TEXT: 항목에 대한 새로운 메모 (최대 500자).
• --position INTEGER: 컬렉션에서 항목의 새 위치.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf collections update-item username/my-collection ITEM_OBJECT_ID —note “Updated note” $ hf collections update-item username/my-collection ITEM_OBJECT_ID —position 0

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hf cp

로컬 경로, 저장소, 버킷 간에 파일을 복사합니다.

업로드(로컬/stdin -> repo/bucket), 다운로드(repo/bucket -> 로컬/stdout), 원격 간 복사(repo/bucket -> repo/bucket)를 처리합니다. Bucket-to-repo 및 local-to-local 복사는 지원되지 않습니다. 디렉터리의 경우 hf upload/hf download(repo) 또는 hf buckets sync(bucket)를 사용하세요. 원격 간 복사는 동일한 스토리지 리전(https://huggingface.co/docs/hub/storage-regions) 내에서만 작동합니다.

사용법:

$ hf cp [OPTIONS] SRC [DST]

인수:

• SRC: 소스: 로컬 파일, hf:// URI(리포지토리 또는 버킷), 또는 stdin을 위한 -. [필수]
• [DST]: 대상: 로컬 경로, hf:// URI(리포지토리 또는 버킷), 또는 stdout을 위한 -.

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf cp hf://username/my-model/config.json $ hf cp hf://username/my-model/config.json ./config.json $ hf cp hf://datasets/username/my-dataset/data.csv ./data/ $ hf cp hf://buckets/username/my-bucket/config.json - $ hf cp ./model.safetensors hf://username/my-model/model.safetensors $ hf cp ./config.json hf://buckets/username/my-bucket/logs/ $ hf cp - hf://buckets/username/my-bucket/config.json $ hf cp hf://username/source-model/ hf://username/dest-model/ $ hf cp hf://datasets/username/my-dataset/processed/ hf://buckets/username/my-bucket/processed/ $ hf cp hf://buckets/username/my-bucket/logs/ hf://buckets/username/archive-bucket/ # copies contents only

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hf datasets

Hub의 데이터셋과 상호작용합니다.

사용법:

$ hf datasets [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• card: Hub의 데이터셋 카드(README)를 가져옵니다.
• info: Hub의 데이터셋에 대한 정보를 가져옵니다.
• leaderboard: 데이터셋 리더보드에서 모델 점수를 나열합니다.
• list: Hub의 데이터셋 또는 데이터셋 저장소의 파일을 나열합니다. [별칭: ls]
• parquet: 데이터셋에서 사용할 수 있는 parquet 파일 URL 목록.
• sql: DuckDB를 사용하여 dataset parquet URL에 대해 원시 SQL 쿼리를 실행합니다.

hf 데이터셋 카드

Hub의 데이터셋에 대한 데이터셋 카드(README)를 가져옵니다.

사용법:

$ hf datasets card [OPTIONS] DATASET_ID

인수:

• DATASET_ID: 데이터셋 ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --metadata: 카드의 메타데이터만 출력합니다.
• --text: 메타데이터 없이 텍스트 본문만 출력합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf datasets card HuggingFaceFW/fineweb $ hf datasets card HuggingFaceFW/fineweb —metadata $ hf datasets card HuggingFaceFW/fineweb —metadata —format json $ hf datasets card HuggingFaceFW/fineweb —text

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hf datasets info

Hub의 데이터셋에 대한 정보를 가져옵니다.

사용법:

$ hf datasets info [OPTIONS] DATASET_ID

인수:

• DATASET_ID: 데이터셋 ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --expand TEXT: 반환할 쉼표로 구분된 속성입니다. 이 옵션을 사용하면 나열된 속성(및 id)만 반환됩니다. 예: ‘—expand=downloads,likes,tags’. 유효한 값: author, cardData, citation, createdAt, description, disabled, downloads, downloadsAllTime, gated, lastModified, likes, mainSize, paperswithcode_id, private, resourceGroup, sha, siblings, tags, trendingScore, usedStorage.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf datasets info HuggingFaceFW/fineweb $ hf datasets info my-dataset —expand downloads,likes,tags

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hf datasets 리더보드

데이터셋 리더보드에서 모델 점수를 나열합니다. 이 명령은 특정 작업에 가장 적합한 모델을 찾거나 벤치마크 점수를 기준으로 모델을 비교하는 데 도움이 됩니다. 사용 가능한 리더보드를 나열하려면 hf datasets ls —filter benchmark:official을 사용하세요.

사용법:

$ hf datasets leaderboard [OPTIONS] DATASET_ID

인수:

• DATASET_ID: 벤치마크 데이터셋 ID (예: SWE-bench/SWE-bench_Verified). [필수]

옵션:

• --limit INTEGER: 결과 개수를 제한합니다. [기본값: 20]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf datasets leaderboard SWE-bench/SWE-bench_Verified $ hf datasets leaderboard SWE-bench/SWE-bench_Verified —limit 5 —format json $ hf datasets ls —filter benchmark:official # list available leaderboards

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hf datasets list

Hub의 데이터셋 또는 데이터셋 저장소의 파일 목록을 표시합니다. [alias: ls]

인수 없이 호출하면 Hub에 있는 데이터셋 목록을 표시합니다. 데이터셋 ID를 인수로 호출하면 해당 데이터셋 저장소의 파일 목록을 표시합니다.

사용법:

$ hf datasets list [OPTIONS] [REPO_ID]

인수:

• [REPO_ID]: 파일 목록을 가져올 Dataset ID(예: username/repo-name). 생략하면 dataset 목록을 표시합니다.

옵션:

• --search TEXT: 검색 쿼리.
• --author TEXT: 저자 또는 조직으로 필터링합니다.
• --filter TEXT: 태그로 필터링합니다 (예: ‘text-classification’). 여러 번 사용할 수 있습니다.
• --sort [created_at|downloads|last_modified|likes|trending_score]: 결과를 정렬합니다.
• --limit INTEGER: 결과 개수를 제한합니다. [기본값: 30]
• --expand TEXT: 반환할 쉼표로 구분된 속성입니다. 이 옵션을 사용하면 나열된 속성(및 id)만 반환됩니다. 예: ‘—expand=downloads,likes,tags’. 유효한 값: author, cardData, citation, createdAt, description, disabled, downloads, downloadsAllTime, gated, lastModified, likes, mainSize, paperswithcode_id, private, resourceGroup, sha, siblings, tags, trendingScore, usedStorage.
• -h, --human-readable: 파일 크기를 사람이 읽기 쉬운 형식으로 표시합니다(파일 목록 표시 시에만 적용).
• --tree: 파일 목록을 트리 형식으로 표시합니다(파일 목록 표시에만 사용).
• -R, --recursive: 파일을 재귀적으로 나열합니다(파일 나열에만 적용).
• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf datasets ls $ hf datasets ls —sort downloads —limit 10 $ hf datasets ls —search “code” $ hf datasets ls —filter benchmark:official $ hf datasets ls HuggingFaceFW/fineweb $ hf datasets ls HuggingFaceFW/fineweb -R $ hf datasets ls HuggingFaceFW/fineweb —tree -h

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hf datasets parquet

데이터셋에서 사용할 수 있는 parquet 파일 URL 목록을 나열합니다.

사용법:

$ hf datasets parquet [OPTIONS] DATASET_ID

인수:

• DATASET_ID: 데이터셋 ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --subset TEXT: subset/config 기준으로 parquet 항목을 필터링합니다.
• --split TEXT: split 기준으로 parquet 항목을 필터링합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf datasets parquet cfahlgren1/hub-stats $ hf datasets parquet cfahlgren1/hub-stats —subset models $ hf datasets parquet cfahlgren1/hub-stats —split train $ hf datasets parquet cfahlgren1/hub-stats —format json

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hf datasets sql

DuckDB를 사용하여 dataset parquet URL에 대해 원시 SQL 쿼리를 실행합니다.

사용법:

$ hf datasets sql [OPTIONS] SQL

인수:

• SQL: 실행할 원시 SQL 쿼리. [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf datasets sql “SELECT COUNT() AS rows FROM read_parquet(’https://huggingface.co/api/datasets/cfahlgren1/hub-stats/parquet/models/train/0.parquet’)” $ hf datasets sql “SELECT FROM read_parquet(’https://huggingface.co/api/datasets/cfahlgren1/hub-stats/parquet/models/train/0.parquet’) LIMIT 5” —format json

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hf 토론

Hub에서 토론과 pull request를 관리합니다.

사용법:

$ hf discussions [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• close: 토론 또는 pull request를 닫습니다.
• comment: 토론이나 pull request에 댓글을 남깁니다.
• create: 저장소에서 새로운 토론 또는 pull request를 생성합니다.
• diff: pull request의 diff를 표시합니다.
• edit: 토론 또는 pull request의 기존 댓글을 수정합니다.
• info: 토론 또는 pull request에 대한 정보를 가져옵니다.
• list: 저장소의 토론과 pull request를 나열합니다. [alias: ls]
• merge: pull request를 병합합니다.
• rename: 토론 또는 pull request 이름을 변경합니다.
• reopen: 닫힌 토론 또는 pull request를 다시 엽니다.

hf discussions 종료

토론 또는 pull request를 닫습니다.

사용법:

$ hf discussions close [OPTIONS] REPO_ID NUM

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• NUM: 토론 또는 pull request 번호. [필수]

옵션:

• --comment TEXT: 닫을 때 게시할 선택 사항인 코멘트입니다.
• -y, --yes: 확인 프롬프트를 건너뜁니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf discussions close username/my-model 5 $ hf discussions close username/my-model 5 —comment “Closing as resolved.”

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hf discussions comment

토론이나 pull request에 댓글을 달아 보세요.

사용법:

$ hf discussions comment [OPTIONS] REPO_ID NUM

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• NUM: 토론 또는 pull request 번호. [필수]

옵션:

• --body TEXT: 댓글 텍스트(Markdown 지원).
• --body-file PATH: 파일에서 코멘트를 읽습니다. stdin을 사용하려면 ’-’를 사용합니다.
• --attach TEXT: 이미지, 비디오 또는 오디오 파일을 ‘FILE’ 또는 ‘FILE#alt text’ 형식으로 첨부합니다. 본문에 있는 ‘’ 참조는 업로드된 파일로 대체되며, 다른 파일은 추가됩니다. 여러 번 사용할 수 있습니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf discussions comment username/my-model 5 —body “Thanks for reporting!” $ hf discussions comment username/my-model 5 —body “LGTM!” $ hf discussions comment username/my-model 5 —body “Here is a demo:” —attach demo.mp4

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hf discussions create

리포지토리에서 새로운 토론 또는 pull request를 생성합니다.

사용법:

$ hf discussions create [OPTIONS] REPO_ID

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]

옵션:

• --title TEXT: 토론 또는 pull request의 제목. [필수]
• --body TEXT: 설명 (Markdown 지원).
• --body-file PATH: 파일에서 설명을 읽습니다. stdin을 사용하려면 ’-’를 사용합니다.
• --pull-request, --pr: discussion 대신 pull request를 생성합니다.
• --attach TEXT: 이미지, 비디오 또는 오디오 파일을 ‘FILE’ 또는 ‘FILE#alt text’ 형식으로 첨부합니다. 본문에 있는 ‘’ 참조는 업로드된 파일로 대체되며, 다른 파일은 추가됩니다. 여러 번 사용할 수 있습니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf discussions create username/my-model —title “Bug report” $ hf discussions create username/my-model —title “Feature request” —body “Please add X” $ hf discussions create username/my-model —title “Fix typo” —pull-request $ hf discussions create username/my-dataset —type dataset —title “Data quality issue” $ hf discussions create username/my-model —title “Fix rendering” —pr —attach “./before.png#Before the fix” —attach ./after.png

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hf discussions diff

pull request의 diff를 표시합니다.

사용법:

$ hf discussions diff [OPTIONS] REPO_ID NUM

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• NUM: 토론 또는 pull request 번호. [필수]

옵션:

• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf discussions diff username/my-model 5

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hf discussions 편집

디스커션 또는 pull request의 기존 댓글을 수정합니다.

사용법:

$ hf discussions edit [OPTIONS] REPO_ID NUM COMMENT_ID

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• NUM: 토론 또는 pull request 번호. [필수]
• COMMENT_ID: 수정할 댓글의 ID (‘hf discussions info … —format json’ 참조). [필수]

옵션:

• --body TEXT: 새로운 댓글 텍스트(Markdown 지원).
• --body-file PATH: 파일에서 새 댓글을 읽습니다. stdin을 사용하려면 ’-’를 사용합니다.
• --attach TEXT: 이미지, 비디오 또는 오디오 파일을 ‘FILE’ 또는 ‘FILE#alt text’ 형식으로 첨부합니다. 본문에 있는 ‘’ 참조는 업로드된 파일로 대체되며, 다른 파일은 추가됩니다. 여러 번 사용할 수 있습니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf discussions edit username/my-model 5 abc123 —body “Updated comment.” $ hf discussions edit username/my-model 5 abc123 —body-file fixed.md $ hf discussions edit username/my-model 5 abc123 —body “Fixed: ” —attach ./after.png

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hf discussions 정보

토론 또는 pull request에 대한 정보를 가져옵니다.

사용법:

$ hf discussions info [OPTIONS] REPO_ID NUM

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• NUM: 토론 또는 pull request 번호. [필수]

옵션:

• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf discussions info username/my-model 5 $ hf discussions info username/my-model 5 —format json

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hf discussions list

리포지토리의 토론과 pull request를 나열합니다. [alias: ls]

사용법:

$ hf discussions list [OPTIONS] REPO_ID

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]

옵션:

• -s, --status [open|closed|merged|draft|all]: 상태(open, closed, merged, draft, all)로 필터링합니다. [기본값: open]
• -k, --kind [all|discussion|pull_request]: 종류(discussion, pull_request, all)로 필터링합니다. [기본값: all]
• --author TEXT: 저자 또는 조직으로 필터링합니다.
• --limit INTEGER: 결과 개수를 제한합니다. [기본값: 30]
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf discussions list username/my-model $ hf discussions list username/my-model —kind pull_request —status merged $ hf discussions list username/my-dataset —type dataset —status closed $ hf discussions list username/my-model —author alice —format json

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hf discussions 병합

pull request를 병합합니다.

사용법:

$ hf discussions merge [OPTIONS] REPO_ID NUM

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• NUM: 토론 또는 pull request 번호. [필수]

옵션:

• --comment TEXT: 병합 시 게시할 선택 사항인 코멘트입니다.
• -y, --yes: 확인 프롬프트를 건너뜁니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf discussions merge username/my-model 5 $ hf discussions merge username/my-model 5 —comment “Merging, thanks!”

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hf discussions 이름 변경

토론 또는 pull request 이름을 변경합니다.

사용법:

$ hf discussions rename [OPTIONS] REPO_ID NUM NEW_TITLE

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• NUM: 토론 또는 pull request 번호. [필수]
• NEW_TITLE: 새 제목. [필수]

옵션:

• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf discussions rename username/my-model 5 “Updated title”

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf discussions 다시 열기

닫힌 토론 또는 pull request를 다시 엽니다.

사용법:

$ hf discussions reopen [OPTIONS] REPO_ID NUM

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• NUM: 토론 또는 pull request 번호. [필수]

옵션:

• --comment TEXT: 다시 열 때 게시할 선택 사항인 댓글입니다.
• -y, --yes: 확인 프롬프트를 건너뜁니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf discussions reopen username/my-model 5 $ hf discussions reopen username/my-model 5 —comment “Reopening for further investigation.”

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hf download

Hub에서 파일을 다운로드합니다.

사용법:

$ hf download [OPTIONS] REPO_ID [FILENAMES]...

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• [FILENAMES]...: 다운로드할 파일(예: config.json, data/metadata.jsonl).

옵션:

• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: (model)]
• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --include TEXT: 다운로드할 파일에서 포함할 Glob 패턴. 예: *.json
• --exclude TEXT: 다운로드할 파일에서 제외할 Glob 패턴.
• --cache-dir TEXT: 파일을 저장할 디렉터리.
• --local-dir TEXT: 설정된 경우, 다운로드된 파일은 해당 디렉터리 아래에 저장됩니다. 자세한 내용은 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/download#download-files-to-a-local-folder를 참조하세요.
• --force-download / --no-force-download: True인 경우, 이미 캐시된 파일이라도 다운로드됩니다. [기본값: no-force-download]
• --dry-run / --no-dry-run: True인 경우 파일을 실제로 다운로드하지 않고 dry run만 수행합니다. [기본값: no-dry-run]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --max-workers INTEGER: 파일을 다운로드하는 데 사용할 최대 워커 수. 기본값은 8입니다. [default: 8]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct $ hf download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct config.json tokenizer.json $ hf download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct —include ”.safetensors” —exclude ”.bin” $ hf download meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct —local-dir ./models/llama $ hf download HuggingFaceM4/FineVision art/ —repo-type dataset $ hf download hf://datasets/HuggingFaceH4/ultrachat_200k

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hf 엔드포인트

Hugging Face Inference Endpoints를 관리합니다.

사용법:

$ hf endpoints [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• catalog: Inference Endpoints 카탈로그와 상호 작용합니다.
• delete: Inference Endpoint를 영구적으로 삭제합니다.
• deploy: Hub 저장소에서 Inference Endpoint를 배포합니다.
• describe: 기존 엔드포인트에 대한 정보를 가져옵니다.
• hardware: Inference Endpoint를 배포할 수 있는 하드웨어 목록
• list: 주어진 namespace의 모든 Inference Endpoints를 나열합니다. [alias: ls]
• list-catalog: Model Catalog에서 사용할 수 있는 모델을 나열합니다.
• pause: Inference Endpoint를 일시 중지합니다.
• resume: Inference Endpoint를 재개합니다.
• scale-to-zero: Inference Endpoint을 0으로 스케일링합니다.
• update: 기존 엔드포인트를 업데이트합니다.

hf 엔드포인트 카탈로그

Inference Endpoints 카탈로그와 상호작용합니다.

사용법:

$ hf endpoints catalog [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• deploy: Model Catalog에서 Inference Endpoint를 배포합니다.
• list: Model Catalog에서 사용할 수 있는 모델을 나열합니다. [alias: ls]

hf endpoints catalog deploy

Model Catalog에서 Inference Endpoint를 배포합니다.

Catalog models are deployed through a recipe: a hardware and engine combination that has been tested for them. Pass —repo to deploy the default recipe of a model, optionally narrowed down with —accelerator and —gguf-file, or pass —recipe to deploy an exact recipe listed by hf endpoints catalog ls.

사용법:

$ hf endpoints catalog deploy [OPTIONS]

옵션:

• --repo TEXT: Inference Endpoint와 연결된 모델 저장소의 이름(예: ‘openai/gpt-oss-120b’). 기본 레시피를 배포합니다. —recipe와 상호 배타적입니다.
• --recipe TEXT: ‘hf endpoints catalog ls’로 나열된 배포할 카탈로그 레시피의 id입니다. —repo와 상호 배타적입니다.
• --name TEXT: 엔드포인트 이름.
• --accelerator [cpu|gpu|neuron]: 추론에 사용할 하드웨어 가속기입니다. —repo와 함께만 사용할 수 있습니다.
• --gguf-file TEXT: 배포할 GGUF 파일입니다. 양자화 방식별로 레시피가 하나씩 있는 모델에 사용됩니다. —repo와 함께만 사용할 수 있습니다.
• --namespace TEXT: Inference Endpoint에 연결된 namespace입니다. 기본값은 현재 사용자의 namespace입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf endpoints catalog deploy —repo meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct $ hf endpoints catalog deploy —recipe sizzling-biryani-g4xsi1ac

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hf endpoints catalog list

Model Catalog에서 사용할 수 있는 모델을 나열합니다. [alias: ls]

레시피(테스트된 모델 배포 방식)마다 한 줄씩 표시됩니다. hf endpoints catalog deploy --recipe <RECIPE_ID>를 사용하여 배포할 수 있습니다.

사용법:

$ hf endpoints catalog list [OPTIONS]

옵션:

• --accelerator [cpu|gpu|neuron]: 이 accelerator에서 실행되는 레시피만 표시합니다.
• --engine [llamacpp|sglang|tei|vllm]: 해당 추론 엔진으로 실행되는 레시피만 표시합니다.
• --license TEXT: 이 라이선스(예: ‘Apache 2.0’) 하의 모델만 표시합니다.
• --task TEXT: 이 작업(예: ‘text-generation’)에 해당하는 모델만 표시합니다.
• --search TEXT: 검색 쿼리.
• --limit INTEGER: 반환할 모델의 수를 제한합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf endpoints catalog ls $ hf endpoints catalog ls —engine vllm

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hf endpoints delete

Inference Endpoint를 영구적으로 삭제합니다.

사용법:

$ hf endpoints delete [OPTIONS] NAME

인수:

• NAME: 엔드포인트 이름. [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: Inference Endpoint에 연결된 namespace입니다. 기본값은 현재 사용자의 namespace입니다.
• --yes: 확인 프롬프트를 건너뜁니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf endpoints delete my-endpoint

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hf endpoints deploy

Hub 저장소에서 Inference Endpoint를 배포합니다.

hf endpoints hardware를 실행하여 유효한 --vendor, --region, --accelerator, --instance-type, --instance-size 조합을 나열합니다.

사용법:

$ hf endpoints deploy [OPTIONS] NAME

인수:

• NAME: 엔드포인트 이름. [필수]

옵션:

• --repo TEXT: Inference Endpoint와 연결된 모델 저장소의 이름 (예: ‘openai/gpt-oss-120b’). [필수]
• --framework TEXT: 모델에 사용되는 머신러닝 프레임워크 (예: ‘vllm’). [필수]
• --accelerator TEXT: 추론에 사용할 하드웨어 가속기 (예: ‘cpu’). [필수]
• --instance-size TEXT: 모델을 호스팅할 인스턴스의 크기 또는 유형 (예: ‘x4’). [필수]
• --instance-type TEXT: Inference Endpoint가 배포될 클라우드 인스턴스 유형(예: ‘intel-icl’). [필수]
• --region TEXT: Inference Endpoint가 생성될 클라우드 리전(예: ‘us-east-1’). [필수]
• --vendor TEXT: Inference Endpoint가 호스팅될 클라우드 제공업체 또는 벤더(예: ‘aws’). [필수]
• --namespace TEXT: Inference Endpoint에 연결된 namespace입니다. 기본값은 현재 사용자의 namespace입니다.
• --task TEXT: 모델을 배포할 작업(예: ‘text-classification’).
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --min-replica INTEGER: Inference Endpoint에서 계속 실행할 최소 리플리카(인스턴스) 수입니다. [기본값: 1]
• --max-replica INTEGER: Inference Endpoint를 확장할 최대 리플리카(인스턴스) 수. [기본값: 1]
• --scale-to-zero-timeout INTEGER: 비활성 상태의 엔드포인트가 제로 스케일링되기까지의 시간(분).
• --scaling-metric [pendingRequests|hardwareUsage]: 스케일링을 위한 지표 기준입니다.
• --scaling-threshold FLOAT: 스케일 업을 트리거하는 데 사용되는 스케일링 메트릭 임계값입니다. 스케일링 메트릭이 제공되지 않으면 무시됩니다.
• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --custom-image TEXT: 컨테이너 실행에 사용할 Docker 이미지 URL(예: ‘nexagi/sglang:v0.5.12’). ‘—framework custom’이 필요합니다.
• --engine [custom|hf-serve|llamacpp|sglang|tei|tgi|tgi-neuron|vllm|vllm-neuron]: 실행할 관리형 엔진 이미지 —custom-image와 함께 사용(예: ‘vllm’). 기본값은 임의의 컨테이너입니다.
• --health-route TEXT: 컨테이너가 노출하는 Health check route(예: ‘/health’). —custom-image가 필요합니다.
• --port INTEGER: 컨테이너가 수신하는 포트(예: 30000). —custom-image가 필요합니다.
• --container-registry-username TEXT: —custom-image를 호스팅하는 레지스트리에 인증하는 데 사용되는 사용자 이름.
• --container-registry-password TEXT: —custom-image를 호스팅하는 레지스트리에 인증하는 데 사용되는 선택적 비밀번호.
• --tensor-parallel-size INTEGER: 단일 모델 복제를 분할하여 배포할 가속기 수 (vLLM 및 SGLang 엔진만 해당).
• --data-parallel-size INTEGER: 가속기당 하나씩 실행할 모델 사본의 수 (vLLM 엔진 전용).
• --container-command TEXT: 컨테이너 entrypoint를 토큰으로 분리된 인용 문자열로 재정의합니다 (예: “python -m sglang.launch_server”).
• --container-args TEXT: 컨테이너 entrypoint에 추가되는 인수로, 토큰으로 분리되는 따옴표로 묶인 문자열입니다(예: “—tp 8 —reasoning-parser qwen3”).
• -e, --env TEXT: 환경 변수를 설정합니다. 예: —env ENV=value
• --env-file TEXT: 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽습니다.
• -s, --secrets TEXT: 시크릿 환경 변수를 설정합니다. 값은 환경에서 읽는 --secrets SECRET을 사용하는 것이 좋습니다(예: Hugging Face 토큰을 전달하려면 --secrets HF_TOKEN); --secrets SECRET=value는 값을 셸 히스토리에 남깁니다.
• --secrets-file TEXT: 비밀 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽을 수 있습니다.
• --type [public|authenticated|private]: Endpoint 접근 유형. 기본값은 ‘authenticated’입니다(토큰으로 보호되며 공개적으로 접근 가능).
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf endpoints deploy my-endpoint —repo gpt2 —framework pytorch … $ hf endpoints deploy my-endpoint —repo openai/gpt-oss-120b —framework custom —engine vllm —custom-image vllm/vllm-openai:v0.23.0 —tensor-parallel-size 8 …

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hf endpoints describe

기존 엔드포인트에 대한 정보를 가져옵니다.

사용법:

$ hf endpoints describe [OPTIONS] NAME

인수:

• NAME: 엔드포인트 이름. [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: Inference Endpoint에 연결된 namespace입니다. 기본값은 현재 사용자의 namespace입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf endpoints describe my-endpoint

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf 엔드포인트 하드웨어

Inference Endpoint를 배포할 수 있는 사용 가능한 하드웨어를 나열합니다.

현재 namespace가 배포할 수 있는 하드웨어만 나열됩니다: 사용 가능한 상태이며, 리플리카 1개를 위한 가속기 할당량이 남아 있어야 합니다. API가 반환하는 모든 조합을 나열하려면 --all를 사용하세요.

Quota는 namespace별로 적용되므로, hf endpoints deploy에 전달할 --namespace와 동일한 값을 전달하세요. 가격은 USD이며, 리플리카당 시간당 단가입니다.

사용법:

$ hf endpoints hardware [OPTIONS]

옵션:

• --namespace TEXT: Inference Endpoint에 연결된 namespace입니다. 기본값은 현재 사용자의 namespace입니다.
• --vendor TEXT: 해당 클라우드 제공업체(예: ‘aws’)가 호스팅하는 하드웨어만 표시합니다.
• --region TEXT: 해당 클라우드 리전(예: ‘us-east-1’)에서 사용 가능한 하드웨어만 표시합니다.
• --accelerator TEXT: 이 가속기를 가진 하드웨어만 표시합니다 (예: ‘cpu’, ‘gpu’, ‘neuron’).
• --instance-type TEXT: 해당 인스턴스 유형(예: ‘nvidia-l4’)의 하드웨어만 표시합니다.
• -a, --all: 현재 배포할 수 없는 하드웨어(사용 불가, 비추천 또는 할당량 초과)도 함께 표시합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf endpoints hardware $ hf endpoints hardware —vendor aws —accelerator gpu

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hf endpoints list

지정된 namespace의 모든 Inference Endpoints를 나열합니다. [alias: ls]

사용법:

$ hf endpoints list [OPTIONS]

옵션:

• --namespace TEXT: Inference Endpoint에 연결된 namespace입니다. 기본값은 현재 사용자의 namespace입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf endpoints ls $ hf endpoints ls —namespace my-org

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hf endpoints list-catalog

Model Catalog에서 사용할 수 있는 모델을 나열합니다.

레시피(테스트된 모델 배포 방식)마다 한 줄씩 표시됩니다. hf endpoints catalog deploy --recipe <RECIPE_ID>를 사용하여 배포할 수 있습니다.

사용법:

$ hf endpoints list-catalog [OPTIONS]

옵션:

• --accelerator [cpu|gpu|neuron]: 이 accelerator에서 실행되는 레시피만 표시합니다.
• --engine [llamacpp|sglang|tei|vllm]: 해당 추론 엔진으로 실행되는 레시피만 표시합니다.
• --license TEXT: 이 라이선스(예: ‘Apache 2.0’) 하의 모델만 표시합니다.
• --task TEXT: 이 작업(예: ‘text-generation’)에 해당하는 모델만 표시합니다.
• --search TEXT: 검색 쿼리.
• --limit INTEGER: 반환할 모델의 수를 제한합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

hf endpoints pause

Inference Endpoint를 일시 중지합니다.

사용법:

$ hf endpoints pause [OPTIONS] NAME

인수:

• NAME: 엔드포인트 이름. [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: Inference Endpoint에 연결된 namespace입니다. 기본값은 현재 사용자의 namespace입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf endpoints pause my-endpoint

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf endpoints resume

Inference Endpoint를 재개합니다.

사용법:

$ hf endpoints resume [OPTIONS] NAME

인수:

• NAME: 엔드포인트 이름. [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: Inference Endpoint에 연결된 namespace입니다. 기본값은 현재 사용자의 namespace입니다.
• --fail-if-already-running: True인 경우, Inference Endpoint가 이미 실행 중이면 메서드가 오류를 발생시킵니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf endpoints resume my-endpoint

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf endpoints scale-to-zero

Inference Endpoint를 0으로 스케일링합니다.

사용법:

$ hf endpoints scale-to-zero [OPTIONS] NAME

인수:

• NAME: 엔드포인트 이름. [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: Inference Endpoint에 연결된 namespace입니다. 기본값은 현재 사용자의 namespace입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf endpoints scale-to-zero my-endpoint

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf endpoints update

기존 엔드포인트를 업데이트합니다.

사용법:

$ hf endpoints update [OPTIONS] NAME

인수:

• NAME: 엔드포인트 이름. [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: Inference Endpoint에 연결된 namespace입니다. 기본값은 현재 사용자의 namespace입니다.
• --repo TEXT: Inference Endpoint와 연결된 모델 저장소의 이름 (예: ‘openai/gpt-oss-120b’).
• --accelerator TEXT: 추론에 사용할 하드웨어 가속기 (예: ‘cpu’).
• --instance-size TEXT: 모델을 호스팅하는 데 사용할 인스턴스의 크기 또는 유형 (예: ‘x4’).
• --instance-type TEXT: Inference Endpoint가 배포될 클라우드 인스턴스 유형(예: ‘intel-icl’).
• --framework TEXT: 모델에 사용되는 머신러닝 프레임워크(예: ‘custom’).
• --revision TEXT: Inference Endpoint에 배포할 특정 모델 리비전(예: ‘6c0e6080953db56375760c0471a8c5f2929baf11’).
• --task TEXT: 모델을 배포할 작업(예: ‘text-classification’).
• --custom-image TEXT: 실행할 컨테이너의 Docker 이미지 URL(예: ‘nexagi/sglang:v0.5.12’). 패치하는 것이 아니라 현재 엔드포인트에 구성된 이미지를 대체하므로, 유지하려는 엔진 및 컨테이너 설정을 함께 전달해야 합니다. 확인을 위해 먼저 ‘hf endpoints describe NAME’을 실행하세요.
• --engine [custom|hf-serve|llamacpp|sglang|tei|tgi|tgi-neuron|vllm|vllm-neuron]: 실행할 관리형 엔진 이미지 —custom-image와 함께 사용(예: ‘vllm’). 기본값은 임의의 컨테이너입니다.
• --health-route TEXT: 컨테이너가 노출하는 Health check route(예: ‘/health’). —custom-image가 필요합니다.
• --port INTEGER: 컨테이너가 수신하는 포트(예: 30000). —custom-image가 필요합니다.
• --tensor-parallel-size INTEGER: 단일 모델 복제를 분할하여 배포할 가속기 수 (vLLM 및 SGLang 엔진만 해당).
• --data-parallel-size INTEGER: 가속기당 하나씩 실행할 모델 사본의 수 (vLLM 엔진 전용).
• --container-command TEXT: 컨테이너 entrypoint를 토큰으로 분리된 인용 문자열로 재정의합니다(예: “python -m sglang.launch_server”). 현재 값을 대체하며, 비어 있는 문자열을 전달하면 값을 지웁니다.
• --container-args TEXT: 컨테이너 entrypoint에 추가되는 인수를 토큰으로 분리된 인용 문자열로 지정합니다(예: “—enable-auto-tool-choice —tool-call-parser lfm2”). 현재 엔드포인트에 설정된 인수를 추가하는 것이 아니라 대체하므로, 유지하려는 인수를 포함해야 합니다. 기존 인수를 확인하려면 먼저 ‘hf endpoints describe NAME’을 실행하세요. 빈 문자열을 전달하면 인수를 초기화합니다.
• --min-replica INTEGER: Inference Endpoint에서 계속 실행할 최소 리플리카(인스턴스) 수입니다.
• --max-replica INTEGER: Inference Endpoint를 확장할 최대 리플리카(인스턴스) 수.
• --scale-to-zero-timeout INTEGER: 비활성 상태의 엔드포인트가 제로 스케일링되기까지의 시간(분).
• --scaling-metric [pendingRequests|hardwareUsage]: 스케일링을 위한 지표 기준입니다.
• --scaling-threshold FLOAT: 스케일 업을 트리거하는 데 사용되는 스케일링 메트릭 임계값입니다. 스케일링 메트릭이 제공되지 않으면 무시됩니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf endpoints update my-endpoint —min-replica 2 $ hf endpoints update my-endpoint —tensor-parallel-size 8 $ hf endpoints update my-endpoint —container-args “—enable-auto-tool-choice —tool-call-parser lfm2”

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf env

환경에 대한 정보를 출력합니다.

사용법:

$ hf env [OPTIONS]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

hf extensions

hf CLI 확장 기능을 관리합니다. [alias: ext]

Security Warning: 확장 프로그램은 제3자 실행 파일 또는 Python 패키지입니다. 신뢰할 수 있는 소스에서만 설치하세요.

사용법:

$ hf extensions [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• exec: 설치된 확장 기능을 실행합니다.
• install: 공개 GitHub 저장소에서 확장 기능을 설치합니다.
• list: 설치된 확장 명령을 나열합니다. [별칭: ls]
• remove: 설치된 확장 기능을 제거합니다. [별칭: rm]
• search: GitHub에서 사용할 수 있는 확장 프로그램 검색(‘hf-extension’ 토픽으로 태그됨).
• update: 설치된 확장 기능을 최신 버전으로 업데이트합니다.

hf extensions exec

설치된 확장 기능을 실행합니다.

사용법:

$ hf extensions exec [OPTIONS] NAME

인수:

• NAME: 확장 이름(hf- 접두사 포함 또는 미포함). [필수]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf extensions exec claude — —help $ hf extensions exec claude —model zai-org/GLM-5

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf extensions install

공개 GitHub 저장소에서 확장 기능을 설치합니다.

보안 경고: 이는 서드파티 실행 파일 또는 Python 패키지를 설치합니다. 신뢰할 수 있는 소스에서만 설치하세요.

사용법:

$ hf extensions install [OPTIONS] REPO_ID

인수:

• REPO_ID: [OWNER/]hf-<name> 형식의 GitHub 확장 저장소. [필수]

옵션:

• --force: 이미 설치된 경우 덮어쓰기.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf extensions install hf-claude $ hf extensions install hanouticelina/hf-claude $ hf extensions install alvarobartt/hf-mem

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf extensions list

설치된 확장 명령을 나열합니다. [alias: ls]

사용법:

$ hf extensions list [OPTIONS]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf extensions list

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf extensions remove

설치된 확장 기능을 제거합니다. [alias: rm]

사용법:

$ hf extensions remove [OPTIONS] NAME

인수:

• NAME: 제거할 확장 이름(hf- 접두사 포함 또는 미포함). [필수]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf extensions remove claude

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf extensions search

GitHub에서 사용할 수 있는 확장(‘hf-extension’ 토픽으로 태그됨)을 검색합니다.

사용법:

$ hf extensions search [OPTIONS]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf extensions search

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf extensions update

설치된 확장 기능을 최신 버전으로 업데이트합니다.

사용법:

$ hf extensions update [OPTIONS] [NAME]

인수:

• [NAME]: 업데이트할 확장 프로그램(선택적으로 hf- 접두사가 있거나 없으며, OWNER/hf-<name> 형식도 가능). 생략하면 설치된 모든 확장 프로그램이 확인되고 오래된 것만 업데이트됩니다.

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf extensions update $ hf extensions update hf-claude $ hf extensions update alvarobartt/hf-mem

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs

Hub에서 Jobs를 실행하고 관리합니다.

사용법:

$ hf jobs [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• cancel: Job 취소
• expose: 실행 중인 Job의 노출된 포트를 교체합니다.
• hardware: Jobs에서 사용할 수 있는 하드웨어 옵션을 나열합니다
• inspect: 하나 이상의 Job에 대한 상세 정보를 표시합니다
• labels: Job의 labels를 업데이트합니다.
• list: 작업 목록. [별칭: ls, ps]
• logs: Job의 로그를 가져옵니다.
• rerun: 기존 Job의 spec을 사용하여 새로운 Job을 실행합니다.
• run: Job 실행.
• scheduled: Hub에서 예약된 Jobs를 생성하고 관리합니다.
• ssh: 실행 중인 Job에 SSH로 접속합니다.
• stats: Jobs의 리소스 사용량 통계 및 메트릭을 가져옵니다.
• uv: HF 인프라에서 UV 스크립트(인라인 의존성이 포함된 Python) 실행.
• wait: 하나 이상의 Job이 종료 상태에 도달할 때까지 대기합니다.

hf jobs cancel

작업 취소

사용법:

$ hf jobs cancel [OPTIONS] JOB_ID

인수:

• JOB_ID: Job ID (또는 ‘namespace/job_id’) [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs cancel <job_id>

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs 노출

실행 중인 Job의 노출된 포트를 교체합니다.

사용법:

$ hf jobs expose [OPTIONS] JOB_ID [PORTS]...

인수:

• JOB_ID: Job ID (또는 ‘namespace/job_id’) [필수]
• [PORTS]...: jobs 프록시를 통해 노출할 포트입니다. 액세스하려면 해당 job의 namespace에 대한 읽기 권한이 있는 HF 토큰이 필요합니다.

옵션:

• --public INTEGER: 인증 없이 포트를 노출합니다. 여러 포트를 지정하려면 플래그를 반복합니다. 포트를 위치 인수로도 전달할 필요가 없습니다.
• --clear: 모든 노출된 포트를 닫습니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs expose <job_id> 8000 $ hf jobs expose <job_id> 8000 —public 9000 $ hf jobs expose <job_id> —clear

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hf jobs hardware

Jobs에서 사용할 수 있는 하드웨어 옵션을 나열합니다

사용법:

$ hf jobs hardware [OPTIONS]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs hardware

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs inspect

하나 이상의 Job에 대한 상세 정보를 표시합니다

사용법:

$ hf jobs inspect [OPTIONS] JOB_IDS...

인수:

• JOB_IDS...: 검사할 Job ID (또는 ‘namespace/job_id’) [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs inspect <job_id>

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs labels

Job의 라벨을 업데이트합니다. —label을 전달하면 기존 라벨이 모두 대체되고, —name만 전달하면 기존 라벨이 유지됩니다.

사용법:

$ hf jobs labels [OPTIONS] JOB_ID

인수:

• JOB_ID: Job ID (또는 ‘namespace/job_id’) [필수]

옵션:

• --name TEXT: Job 이름을 지정합니다. name 레이블로 저장됩니다. 이름은 고유할 필요가 없습니다. 기본값은 이미지 또는 스크립트 이름에 해석된 launch configuration의 짧은 해시가 추가된 값입니다.
• -l, --label TEXT: 라벨을 설정합니다. 예: —label KEY=VALUE 또는 —label LABEL
• --clear: 작업에서 모든 라벨을 제거합니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs labels <job_id> —name training-v2 $ hf jobs labels <job_id> —label env=prod —label team=ml $ hf jobs labels <job_id> —clear

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hf jobs list | ls | ps

작업 목록

--status를 사용하여 상태별로 필터링할 수 있으며(가능한 값은 JobStage를 참조), --label를 사용하여 key=value 레이블별로 필터링할 수 있습니다. Job은 모든 필터와 일치해야 목록에 표시됩니다.

사용법:

$ hf jobs list | ls | ps [OPTIONS]

옵션:

• -a, --all: 모든 Jobs를 표시합니다(기본값은 running과 scheduling만 표시). —status와 함께 사용할 수 없습니다.
• --status [COMPLETED|CANCELED|ERROR|DELETED|SCHEDULING|RUNNING]: 주어진 상태의 Job만 표시합니다. 쉼표로 구분하거나 반복하여 사용할 수 있으며, 예: --status running,scheduling.
• -l, --label TEXT: 주어진 key=value 라벨을 가진 Jobs만 표시합니다. 여러 라벨을 요구하려면 반복하여 사용하세요. 예: --label env=prod --label team=ml.
• --name TEXT: 주어진 이름을 가진 Jobs만 표시합니다(--label name=NAME의 단축어).
• --limit INTEGER: 표시할 Job의 최대 수. 0으로 설정하면 제한 없이 모두 표시합니다. [기본값: 100]
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs ls $ hf jobs ls -a $ hf jobs ls —status running,scheduling $ hf jobs ls —name training-v2 $ hf jobs ls —label env=prod —label team=ml $ hf jobs ls —all —label hf-sandbox=1

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hf jobs logs

Job의 로그를 가져옵니다.

기본적으로 현재 사용 가능한 로그를 출력하고 종료합니다(비차단). 작업이 완료될 때까지 실시간으로 로그를 스트리밍하려면 —follow/-f를 사용하세요. 반환되는 줄 수를 제한하려면 —tail/-n을 사용하세요(서버 측에서 지원되는 경우).

Note: 로그 스트림이 끝나면 Job의 성공 여부와 관계없이 종료됩니다. 최종 상태를 확인하려면 hf jobs inspect <job_id>를 실행하세요.

사용법:

$ hf jobs logs [OPTIONS] JOB_ID

인수:

• JOB_ID: Job ID (또는 ‘namespace/job_id’) [필수]

옵션:

• -f, --follow: 로그 출력을 추적합니다(작업이 완료될 때까지 스트리밍). 이 플래그가 없으면 현재 사용 가능한 로그만 출력됩니다.
• -n, --tail INTEGER: 로그의 끝에서부터 표시할 줄 수입니다. —follow와 함께 사용하면 마지막 N줄부터 스트리밍을 시작합니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs logs <job_id> $ hf jobs logs -f <job_id> $ hf jobs logs —tail 20 <job_id> $ hf jobs logs -f —tail 100 <job_id>

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hf jobs rerun

기존 Job의 spec을 사용하여 새 Job을 실행합니다.

사용법:

$ hf jobs rerun [OPTIONS] JOB_ID

인수:

• JOB_ID: Job ID (또는 ‘namespace/job_id’) [필수]

옵션:

• -d, --detach: Job를 백그라운드에서 실행하고 Job ID를 출력합니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs rerun <job_id> $ hf jobs rerun —detach <job_id>

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs run

Job 실행

사용법:

$ hf jobs run [OPTIONS] IMAGE COMMAND...

인수:

• IMAGE: 사용할 Docker 이미지입니다. [필수]
• COMMAND...: 실행할 명령어. [필수]

옵션:

• -e, --env TEXT: 환경 변수를 설정합니다. 예: —env ENV=value
• -s, --secrets TEXT: 시크릿 환경 변수를 설정합니다. 값은 환경에서 읽는 --secrets SECRET을 사용하는 것이 좋습니다(예: Hugging Face 토큰을 전달하려면 --secrets HF_TOKEN); --secrets SECRET=value는 값을 셸 히스토리에 남깁니다.
• --name TEXT: Job 이름을 지정합니다. name 레이블로 저장됩니다. 이름은 고유할 필요가 없습니다. 기본값은 이미지 또는 스크립트 이름에 해석된 launch configuration의 짧은 해시가 추가된 값입니다.
• -l, --label TEXT: 라벨을 설정합니다. 예: —label KEY=VALUE 또는 —label LABEL
• -v, --volume TEXT: 하나 이상의 볼륨을 마운트합니다. 형식: hf://[TYPE/]SOURCE:/MOUNT_PATH[:ro|:rw] 또는 LOCAL_DIR:/MOUNT_PATH[:ro|:rw]. TYPE은 models, datasets, spaces, buckets 중 하나입니다. TYPE이 생략되면 기본값은 models입니다. models, datasets, spaces는 항상 읽기 전용으로 마운트됩니다. buckets는 기본적으로 읽기+쓰기 권한으로 마운트됩니다. 로컬 디렉터리 소스는 먼저 버킷에 동기화되고 기본적으로 읽기 전용으로 마운트됩니다. 예: -v hf://datasets/org/ds:/data 또는 -v hf://buckets/org/b:/mnt:ro 또는 -v ./inputs:/inputs
• --env-file TEXT: 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽습니다.
• --secrets-file TEXT: 비밀 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽을 수 있습니다.
• --flavor [cpu-basic|cpu-upgrade|cpu-performance|cpu-xl|t4-small|t4-medium|l4x1|l4x4|l40sx1|l40sx4|l40sx8|a10g-small|a10g-large|a10g-largex2|a10g-largex4|a100-large|a100x4|a100x8|h200|h200x2|h200x4|h200x8|rtx-pro-6000|rtx-pro-6000x2|rtx-pro-6000x4|rtx-pro-6000x8]: 하드웨어용 Flavor입니다. 사용 가능한 flavor 목록을 보려면 ‘hf jobs hardware’를 실행하세요. 기본값은 cpu-basic입니다.
• --timeout TEXT: 최대 지속 시간: s(초, 기본값), m(분), h(시간) 또는 d(일)를 가진 int.
• --attempts INTEGER RANGE: 첫 실행을 포함하여 최대 시도 횟수입니다. 기본값은 1입니다. [x>=1]
• -d, --detach: Job를 백그라운드에서 실행하고 Job ID를 출력합니다.
• --dry-run: Job을 제출하지 않고 해석된 Job 구성을 출력합니다.
• --expose INTEGER: jobs 프록시를 통해 컨테이너 포트를 노출합니다. 여러 포트를 노출하려면 플래그를 반복합니다(예: --expose 8000 --expose 8001). 각 노출된 포트는 공개 jobs 도메인에서 접근할 수 있으며, 해당 job의 namespace에 대한 읽기 접근 권한이 있는 HF 토큰이 필요합니다.
• --expose-public INTEGER: 인증 없이 jobs proxy를 통해 컨테이너 포트를 노출합니다. 여러 포트를 지정하려면 플래그를 반복합니다. --expose에 포트를 함께 전달할 필요가 없습니다.
• --ssh: 작업을 SSH를 통해 접근할 수 있도록 컨테이너를 설정합니다. hf jobs ssh <job_id>로 연결합니다. https://huggingface.co/settings/keys에 SSH 공개 키가 등록되어 있어야 합니다.
• --network-group TEXT: 네트워크 그룹에 참여합니다. 동일한 namespace와 resource group을 공유하는 그룹의 Jobs는 함께 배치되며 모든 포트에서 서로 통신할 수 있습니다. 각 멤버 내부에서 $HF_NETWORK_GROUP_HOSTNAME은 모든 멤버로 해석됩니다. 소문자 영숫자와 대시만 사용할 수 있으며 최대 46자입니다.
• --network-alias TEXT: 네트워크 그룹에서 별명을 선언합니다. 멤버는 ${HF_NETWORK_GROUP_PREFIX}<alias> 주소를 통해 해당 별명을 선언한 작업에 접근할 수 있습니다. 여러 별명을 선언하려면 플래그를 반복합니다. 소문자 영숫자와 대시만 사용할 수 있으며, 최대 34자, 작업 내에서 고유해야 합니다. --network-group가 필요합니다.
• --resource-group-id TEXT: Job을 생성할 리소스 그룹의 ID입니다. 조직 내 리소스에 대한 액세스 제어 및 비용 귀속/지출 한도 기능을 위해 사용됩니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --format [agent|auto|human|json|quiet]: 출력 형식입니다. 기본값은 터미널에 따라 ‘agent’ 또는 ‘human’을 선택하는 ‘auto’입니다.
• --json: JSON 출력. ‘—format json’과 동일합니다.
• -q, --quiet: 조용한 출력(한 줄에 ID 하나). ‘—format quiet’와 동일합니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs run —name hello-world python:3.12 python -c ‘print(“Hello!”)’ $ hf jobs run —detach python:3.12 python script.py $ hf jobs run -e FOO=foo python:3.12 python script.py $ hf jobs run —secrets HF_TOKEN python:3.12 python script.py $ hf jobs run -v hf://org/my-model:/data -v hf://buckets/org/b:/mnt python:3.12 python script.py

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs scheduled

Hub에서 예약된 Jobs를 생성하고 관리합니다.

사용법:

$ hf jobs scheduled [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• delete: 예약된 Job을 삭제합니다.
• inspect: 예약된 Job 하나 이상의 상세 정보를 표시합니다
• labels: 예약된 Job의 labels를 업데이트합니다.
• list: 예약된 Job 목록을 표시합니다. [별칭: ls, ps]
• reschedule: 예약된 Job의 실행 시점을 변경합니다.
• resume: 예약된 Job을 재개(일시중지 해제)합니다.
• run: Job 예약
• suspend: 예약된 Job을 일시 중지합니다.
• trigger: 예약된 Job을 즉시 실행하도록 트리거합니다(스케줄은 변경되지 않음).
• uv: HF 인프라에서 UV 스크립트를 예약합니다.

hf jobs scheduled delete

예약된 Job을 삭제합니다.

사용법:

$ hf jobs scheduled delete [OPTIONS] SCHEDULED_JOB_ID

인수:

• SCHEDULED_JOB_ID: 예약된 작업 ID (또는 ‘namespace/scheduled_job_id’) [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs scheduled delete <id>

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs scheduled inspect

…

사용법:

$ hf jobs scheduled inspect [OPTIONS] SCHEDULED_JOB_IDS...

인수:

• SCHEDULED_JOB_IDS...: 검사할 Scheduled Job ID (또는 ‘namespace/scheduled_job_id’) [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs scheduled inspect <id>

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs 예약된 라벨

Job에 예약된 Job의 라벨을 업데이트합니다. —label을 전달하면 기존 라벨이 모두 대체되고, —name만 전달하면 기존 라벨이 유지됩니다.

사용법:

$ hf jobs scheduled labels [OPTIONS] SCHEDULED_JOB_ID

인수:

• SCHEDULED_JOB_ID: 예약된 작업 ID (또는 ‘namespace/scheduled_job_id’) [필수]

옵션:

• --name TEXT: Job 이름을 지정합니다. name 레이블로 저장됩니다. 이름은 고유할 필요가 없습니다. 기본값은 이미지 또는 스크립트 이름에 해석된 launch configuration의 짧은 해시가 추가된 값입니다.
• -l, --label TEXT: 라벨을 설정합니다. 예: —label KEY=VALUE 또는 —label LABEL
• --clear: 예약된 작업에서 모든 라벨을 제거합니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs scheduled labels <id> —name daily-script $ hf jobs scheduled labels <id> —label env=prod —label team=ml $ hf jobs scheduled labels <id> —clear

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs scheduled list | ls | ps

예약된 Jobs를 나열합니다.

--status를 사용하여 상태(active 또는 suspended)로 필터링하고, --label을 사용하여 key=value 레이블로 필터링합니다. 예약된 Job은 모든 필터와 일치해야 목록에 표시됩니다.

사용법:

$ hf jobs scheduled list | ls | ps [OPTIONS]

옵션:

• -a, --all: 예약된 모든 Jobs를 표시합니다(기본값은 suspended를 숨김). —status와 함께 사용할 수 없습니다.
• --status [active|suspended]: 주어진 상태를 가진 예약된 Job만 표시합니다. 쉼표로 구분하거나 반복하여 사용할 수 있으며, 예: --status suspended.
• -l, --label TEXT: 주어진 key=value 라벨을 가진 예약된 Job만 표시합니다. 여러 라벨을 요구하려면 반복하여 사용하세요. 예: --label env=prod --label team=ml.
• --name TEXT: 주어진 이름을 가진 예약된 Job만 표시합니다(--label name=NAME의 단축어).
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs scheduled ls $ hf jobs scheduled ls -a $ hf jobs scheduled ls —status suspended $ hf jobs scheduled ls —name daily-script $ hf jobs scheduled ls —label env=prod —label team=ml

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs scheduled reschedule

Job의 예약 실행 시간을 변경합니다.

사용법:

$ hf jobs scheduled reschedule [OPTIONS] SCHEDULED_JOB_ID SCHEDULE

인수:

• SCHEDULED_JOB_ID: 예약된 작업 ID (또는 ‘namespace/scheduled_job_id’) [필수]
• SCHEDULE: @annually, @yearly, @monthly, @weekly, @daily, @hourly 중 하나 또는 CRON 스케줄 표현식입니다. [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs scheduled reschedule <id> “0 9 * * 1”

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs scheduled resume

예약된 Job을 재개(일시중지 해제)합니다.

사용법:

$ hf jobs scheduled resume [OPTIONS] SCHEDULED_JOB_ID

인수:

• SCHEDULED_JOB_ID: 예약된 작업 ID (또는 ‘namespace/scheduled_job_id’) [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs scheduled resume <id>

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs scheduled run

Job 예약

사용법:

$ hf jobs scheduled run [OPTIONS] SCHEDULE IMAGE COMMAND...

인수:

• SCHEDULE: @annually, @yearly, @monthly, @weekly, @daily, @hourly 중 하나 또는 CRON 스케줄 표현식입니다. [필수]
• IMAGE: 사용할 Docker 이미지입니다. [필수]
• COMMAND...: 실행할 명령어. [필수]

옵션:

• --suspend / --no-suspend: 예약된 Job을 일시중지합니다
• --concurrency / --no-concurrency: 이 Job의 여러 인스턴스가 동시에 실행되도록 허용
• -e, --env TEXT: 환경 변수를 설정합니다. 예: —env ENV=value
• -s, --secrets TEXT: 시크릿 환경 변수를 설정합니다. 값은 환경에서 읽는 --secrets SECRET을 사용하는 것이 좋습니다(예: Hugging Face 토큰을 전달하려면 --secrets HF_TOKEN); --secrets SECRET=value는 값을 셸 히스토리에 남깁니다.
• --name TEXT: Job 이름을 지정합니다. name 레이블로 저장됩니다. 이름은 고유할 필요가 없습니다. 기본값은 이미지 또는 스크립트 이름에 해석된 launch configuration의 짧은 해시가 추가된 값입니다.
• -l, --label TEXT: 라벨을 설정합니다. 예: —label KEY=VALUE 또는 —label LABEL
• -v, --volume TEXT: 하나 이상의 볼륨을 마운트합니다. 형식: hf://[TYPE/]SOURCE:/MOUNT_PATH[:ro|:rw] 또는 LOCAL_DIR:/MOUNT_PATH[:ro|:rw]. TYPE은 models, datasets, spaces, buckets 중 하나입니다. TYPE이 생략되면 기본값은 models입니다. models, datasets, spaces는 항상 읽기 전용으로 마운트됩니다. buckets는 기본적으로 읽기+쓰기 권한으로 마운트됩니다. 로컬 디렉터리 소스는 먼저 버킷에 동기화되고 기본적으로 읽기 전용으로 마운트됩니다. 예: -v hf://datasets/org/ds:/data 또는 -v hf://buckets/org/b:/mnt:ro 또는 -v ./inputs:/inputs
• --env-file TEXT: 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽습니다.
• --secrets-file TEXT: 비밀 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽을 수 있습니다.
• --flavor [cpu-basic|cpu-upgrade|cpu-performance|cpu-xl|t4-small|t4-medium|l4x1|l4x4|l40sx1|l40sx4|l40sx8|a10g-small|a10g-large|a10g-largex2|a10g-largex4|a100-large|a100x4|a100x8|h200|h200x2|h200x4|h200x8|rtx-pro-6000|rtx-pro-6000x2|rtx-pro-6000x4|rtx-pro-6000x8]: 하드웨어용 Flavor입니다. 사용 가능한 flavor 목록을 보려면 ‘hf jobs hardware’를 실행하세요. 기본값은 cpu-basic입니다.
• --timeout TEXT: 최대 지속 시간: s(초, 기본값), m(분), h(시간) 또는 d(일)를 가진 int.
• --attempts INTEGER RANGE: 첫 실행을 포함하여 최대 시도 횟수입니다. 기본값은 1입니다. [x>=1]
• --dry-run: Job을 제출하지 않고 해석된 Job 구성을 출력합니다.
• --expose INTEGER: jobs 프록시를 통해 컨테이너 포트를 노출합니다. 여러 포트를 노출하려면 플래그를 반복합니다(예: --expose 8000 --expose 8001). 각 노출된 포트는 공개 jobs 도메인에서 접근할 수 있으며, 해당 job의 namespace에 대한 읽기 접근 권한이 있는 HF 토큰이 필요합니다.
• --expose-public INTEGER: 인증 없이 jobs proxy를 통해 컨테이너 포트를 노출합니다. 여러 포트를 지정하려면 플래그를 반복합니다. --expose에 포트를 함께 전달할 필요가 없습니다.
• --resource-group-id TEXT: Job을 생성할 리소스 그룹의 ID입니다. 조직 내 리소스에 대한 액세스 제어 및 비용 귀속/지출 한도 기능을 위해 사용됩니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --format [agent|auto|human|json|quiet]: 출력 형식입니다. 기본값은 터미널에 따라 ‘agent’ 또는 ‘human’을 선택하는 ‘auto’입니다.
• --json: JSON 출력. ‘—format json’과 동일합니다.
• -q, --quiet: 조용한 출력(한 줄에 ID 하나). ‘—format quiet’와 동일합니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs scheduled run “0 0 * * *” —name daily-script python:3.12 python script.py

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs scheduled suspend

예약된 Job을 일시 중지합니다.

사용법:

$ hf jobs scheduled suspend [OPTIONS] SCHEDULED_JOB_ID

인수:

• SCHEDULED_JOB_ID: 예약된 작업 ID (또는 ‘namespace/scheduled_job_id’) [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs scheduled suspend <id>

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs scheduled trigger

Job의 예약된 실행을 즉시 트리거합니다(스케줄은 변경되지 않음).

사용법:

$ hf jobs scheduled trigger [OPTIONS] SCHEDULED_JOB_ID

인수:

• SCHEDULED_JOB_ID: 예약된 작업 ID (또는 ‘namespace/scheduled_job_id’) [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs scheduled trigger <id>

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs scheduled uv

HF 인프라에서 UV 스크립트를 예약합니다.

사용법:

$ hf jobs scheduled uv [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• run: HF 인프라에서 UV 스크립트(로컬 파일 또는 URL) 실행

hf jobs scheduled uv run

HF 인프라에서 UV 스크립트(로컬 파일 또는 URL) 실행

사용법:

$ hf jobs scheduled uv run [OPTIONS] SCHEDULE SCRIPT [SCRIPT_ARGS]...

인수:

• SCHEDULE: @annually, @yearly, @monthly, @weekly, @daily, @hourly 중 하나 또는 CRON 스케줄 표현식입니다. [필수]
• SCRIPT: 실행할 UV 스크립트 (로컬 파일 또는 URL) [필수]
• [SCRIPT_ARGS]...: 스크립트 인자

옵션:

• --suspend / --no-suspend: 예약된 Job을 일시중지합니다
• --concurrency / --no-concurrency: 이 Job의 여러 인스턴스가 동시에 실행되도록 허용
• --image TEXT: uv가 설치된 커스텀 Docker 이미지를 사용합니다.
• --flavor [cpu-basic|cpu-upgrade|cpu-performance|cpu-xl|t4-small|t4-medium|l4x1|l4x4|l40sx1|l40sx4|l40sx8|a10g-small|a10g-large|a10g-largex2|a10g-largex4|a100-large|a100x4|a100x8|h200|h200x2|h200x4|h200x8|rtx-pro-6000|rtx-pro-6000x2|rtx-pro-6000x4|rtx-pro-6000x8]: 하드웨어용 Flavor입니다. 사용 가능한 flavor 목록을 보려면 ‘hf jobs hardware’를 실행하세요. 기본값은 cpu-basic입니다.
• -e, --env TEXT: 환경 변수를 설정합니다. 예: —env ENV=value
• -s, --secrets TEXT: 시크릿 환경 변수를 설정합니다. 값은 환경에서 읽는 --secrets SECRET을 사용하는 것이 좋습니다(예: Hugging Face 토큰을 전달하려면 --secrets HF_TOKEN); --secrets SECRET=value는 값을 셸 히스토리에 남깁니다.
• --name TEXT: Job 이름을 지정합니다. name 레이블로 저장됩니다. 이름은 고유할 필요가 없습니다. 기본값은 이미지 또는 스크립트 이름에 해석된 launch configuration의 짧은 해시가 추가된 값입니다.
• -l, --label TEXT: 라벨을 설정합니다. 예: —label KEY=VALUE 또는 —label LABEL
• -v, --volume TEXT: 하나 이상의 볼륨을 마운트합니다. 형식: hf://[TYPE/]SOURCE:/MOUNT_PATH[:ro|:rw] 또는 LOCAL_DIR:/MOUNT_PATH[:ro|:rw]. TYPE은 models, datasets, spaces, buckets 중 하나입니다. TYPE이 생략되면 기본값은 models입니다. models, datasets, spaces는 항상 읽기 전용으로 마운트됩니다. buckets는 기본적으로 읽기+쓰기 권한으로 마운트됩니다. 로컬 디렉터리 소스는 먼저 버킷에 동기화되고 기본적으로 읽기 전용으로 마운트됩니다. 예: -v hf://datasets/org/ds:/data 또는 -v hf://buckets/org/b:/mnt:ro 또는 -v ./inputs:/inputs
• --env-file TEXT: 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽습니다.
• --secrets-file TEXT: 비밀 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽을 수 있습니다.
• --timeout TEXT: 최대 지속 시간: s(초, 기본값), m(분), h(시간) 또는 d(일)를 가진 int.
• --attempts INTEGER RANGE: 첫 실행을 포함하여 최대 시도 횟수입니다. 기본값은 1입니다. [x>=1]
• --dry-run: Job을 제출하지 않고 해석된 Job 구성을 출력합니다.
• --expose INTEGER: jobs 프록시를 통해 컨테이너 포트를 노출합니다. 여러 포트를 노출하려면 플래그를 반복합니다(예: --expose 8000 --expose 8001). 각 노출된 포트는 공개 jobs 도메인에서 접근할 수 있으며, 해당 job의 namespace에 대한 읽기 접근 권한이 있는 HF 토큰이 필요합니다.
• --expose-public INTEGER: 인증 없이 jobs proxy를 통해 컨테이너 포트를 노출합니다. 여러 포트를 지정하려면 플래그를 반복합니다. --expose에 포트를 함께 전달할 필요가 없습니다.
• --resource-group-id TEXT: Job을 생성할 리소스 그룹의 ID입니다. 조직 내 리소스에 대한 액세스 제어 및 비용 귀속/지출 한도 기능을 위해 사용됩니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --with TEXT: 주어진 패키지가 설치된 상태로 실행
• -p, --python TEXT: 실행 환경에 사용할 Python 인터프리터
• --format [agent|auto|human|json|quiet]: 출력 형식입니다. 기본값은 터미널에 따라 ‘agent’ 또는 ‘human’을 선택하는 ‘auto’입니다.
• --json: JSON 출력. ‘—format json’과 동일합니다.
• -q, --quiet: 조용한 출력(한 줄에 ID 하나). ‘—format quiet’와 동일합니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs scheduled uv run “0 0 * * ” —name daily-script script.py $ hf jobs scheduled uv run “0 0 * *” script.py —with pandas

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs ssh

실행 중인 Job에 SSH로 연결합니다.

Job이 아직 실행 중이 아니라면, RUNNING 상태에 도달할 때까지 대기한 후 연결합니다. Job은 SSH가 활성화된 상태로 시작(hf jobs run --ssh ...)되어야 하며, SSH 공개 키가 https://huggingface.co/settings/keys에 등록되어 있어야 합니다.

사용법:

$ hf jobs ssh [OPTIONS] JOB_ID

인수:

• JOB_ID: Job ID (또는 ‘namespace/job_id’) [필수]

옵션:

• -i, --identity-file PATH: SSH identity 파일 경로(ssh -i로 전달됨).
• --dry-run: 실행 대신 SSH 명령을 출력합니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs ssh <job_id> $ hf jobs ssh <job_id> —dry-run $ hf jobs ssh <job_id> -i ~/.ssh/id_ed25519

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hf jobs stats

Jobs의 리소스 사용량 통계 및 메트릭을 가져옵니다.

기본적으로 현재 통계의 스냅샷을 출력하고 종료합니다(비차단). Jobs가 완료될 때까지 실시간 통계를 표시하려면 —follow/-f를 사용하세요.

사용법:

$ hf jobs stats [OPTIONS] [JOB_IDS]...

인수:

• [JOB_IDS]...: Job ID(또는 ‘namespace/job_id’)

옵션:

• -f, --follow: 통계 출력을 추적합니다(Jobs가 완료될 때까지 실시간으로 표시). 이 플래그가 없으면 스냅샷이 한 번만 출력됩니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs stats $ hf jobs stats <job_id> $ hf jobs stats -f <job_id>

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hf jobs uv

HF 인프라에서 UV 스크립트(인라인 의존성이 포함된 Python)를 실행합니다.

사용법:

$ hf jobs uv [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• run: HF 인프라에서 UV 스크립트(로컬 파일 또는 URL) 실행

hf jobs uv run

HF 인프라에서 UV 스크립트(로컬 파일 또는 URL) 실행

사용법:

$ hf jobs uv run [OPTIONS] SCRIPT [SCRIPT_ARGS]...

인수:

• SCRIPT: 실행할 UV 스크립트 (로컬 파일 또는 URL) [필수]
• [SCRIPT_ARGS]...: 스크립트 인자

옵션:

• --image TEXT: uv가 설치된 커스텀 Docker 이미지를 사용합니다.
• --flavor [cpu-basic|cpu-upgrade|cpu-performance|cpu-xl|t4-small|t4-medium|l4x1|l4x4|l40sx1|l40sx4|l40sx8|a10g-small|a10g-large|a10g-largex2|a10g-largex4|a100-large|a100x4|a100x8|h200|h200x2|h200x4|h200x8|rtx-pro-6000|rtx-pro-6000x2|rtx-pro-6000x4|rtx-pro-6000x8]: 하드웨어용 Flavor입니다. 사용 가능한 flavor 목록을 보려면 ‘hf jobs hardware’를 실행하세요. 기본값은 cpu-basic입니다.
• -e, --env TEXT: 환경 변수를 설정합니다. 예: —env ENV=value
• -s, --secrets TEXT: 시크릿 환경 변수를 설정합니다. 값은 환경에서 읽는 --secrets SECRET을 사용하는 것이 좋습니다(예: Hugging Face 토큰을 전달하려면 --secrets HF_TOKEN); --secrets SECRET=value는 값을 셸 히스토리에 남깁니다.
• --name TEXT: Job 이름을 지정합니다. name 레이블로 저장됩니다. 이름은 고유할 필요가 없습니다. 기본값은 이미지 또는 스크립트 이름에 해석된 launch configuration의 짧은 해시가 추가된 값입니다.
• -l, --label TEXT: 라벨을 설정합니다. 예: —label KEY=VALUE 또는 —label LABEL
• -v, --volume TEXT: 하나 이상의 볼륨을 마운트합니다. 형식: hf://[TYPE/]SOURCE:/MOUNT_PATH[:ro|:rw] 또는 LOCAL_DIR:/MOUNT_PATH[:ro|:rw]. TYPE은 models, datasets, spaces, buckets 중 하나입니다. TYPE이 생략되면 기본값은 models입니다. models, datasets, spaces는 항상 읽기 전용으로 마운트됩니다. buckets는 기본적으로 읽기+쓰기 권한으로 마운트됩니다. 로컬 디렉터리 소스는 먼저 버킷에 동기화되고 기본적으로 읽기 전용으로 마운트됩니다. 예: -v hf://datasets/org/ds:/data 또는 -v hf://buckets/org/b:/mnt:ro 또는 -v ./inputs:/inputs
• --env-file TEXT: 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽습니다.
• --secrets-file TEXT: 비밀 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽을 수 있습니다.
• --timeout TEXT: 최대 지속 시간: s(초, 기본값), m(분), h(시간) 또는 d(일)를 가진 int.
• --attempts INTEGER RANGE: 첫 실행을 포함하여 최대 시도 횟수입니다. 기본값은 1입니다. [x>=1]
• -d, --detach: Job를 백그라운드에서 실행하고 Job ID를 출력합니다.
• --dry-run: Job을 제출하지 않고 해석된 Job 구성을 출력합니다.
• --expose INTEGER: jobs 프록시를 통해 컨테이너 포트를 노출합니다. 여러 포트를 노출하려면 플래그를 반복합니다(예: --expose 8000 --expose 8001). 각 노출된 포트는 공개 jobs 도메인에서 접근할 수 있으며, 해당 job의 namespace에 대한 읽기 접근 권한이 있는 HF 토큰이 필요합니다.
• --expose-public INTEGER: 인증 없이 jobs proxy를 통해 컨테이너 포트를 노출합니다. 여러 포트를 지정하려면 플래그를 반복합니다. --expose에 포트를 함께 전달할 필요가 없습니다.
• --ssh: 작업을 SSH를 통해 접근할 수 있도록 컨테이너를 설정합니다. hf jobs ssh <job_id>로 연결합니다. https://huggingface.co/settings/keys에 SSH 공개 키가 등록되어 있어야 합니다.
• --network-group TEXT: 네트워크 그룹에 참여합니다. 동일한 namespace와 resource group을 공유하는 그룹의 Jobs는 함께 배치되며 모든 포트에서 서로 통신할 수 있습니다. 각 멤버 내부에서 $HF_NETWORK_GROUP_HOSTNAME은 모든 멤버로 해석됩니다. 소문자 영숫자와 대시만 사용할 수 있으며 최대 46자입니다.
• --network-alias TEXT: 네트워크 그룹에서 별명을 선언합니다. 멤버는 ${HF_NETWORK_GROUP_PREFIX}<alias> 주소를 통해 해당 별명을 선언한 작업에 접근할 수 있습니다. 여러 별명을 선언하려면 플래그를 반복합니다. 소문자 영숫자와 대시만 사용할 수 있으며, 최대 34자, 작업 내에서 고유해야 합니다. --network-group가 필요합니다.
• --resource-group-id TEXT: Job을 생성할 리소스 그룹의 ID입니다. 조직 내 리소스에 대한 액세스 제어 및 비용 귀속/지출 한도 기능을 위해 사용됩니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --with TEXT: 주어진 패키지가 설치된 상태로 실행
• -p, --python TEXT: 실행 환경에 사용할 Python 인터프리터
• --format [agent|auto|human|json|quiet]: 출력 형식입니다. 기본값은 터미널에 따라 ‘agent’ 또는 ‘human’을 선택하는 ‘auto’입니다.
• --json: JSON 출력. ‘—format json’과 동일합니다.
• -q, --quiet: 조용한 출력(한 줄에 ID 하나). ‘—format quiet’와 동일합니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs uv run —name my-script my_script.py $ hf jobs uv run —detach my_script.py $ hf jobs uv run —flavor a10g-small ml_training.py $ hf jobs uv run —with transformers train.py $ hf jobs uv run -v hf://org/my-model:/data -v hf://buckets/org/b:/mnt script.py $ hf jobs uv run —dry-run script.py

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf jobs wait

하나 이상의 Job이 종료 상태에 도달할 때까지 기다립니다.

모든 Job이 완료될 때까지 차단된 후, 모든 Job이 성공적으로 완료되면 종료 코드 0으로, 어떤 Job이 취소되거나 오류가 발생했거나 삭제되면 0이 아닌 종료 코드로 종료됩니다.

모든 Jobs는 동일한 namespace에 속해야 합니다.

사용법:

$ hf jobs wait [OPTIONS] JOB_IDS...

인수:

• JOB_IDS...: 대기할 Job ID (또는 ‘namespace/job_id’). [필수]

옵션:

• --timeout TEXT: 대기할 최대 시간: s(초, 기본값), m(분), h(시간) 또는 d(일)을 가진 int.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf jobs wait <job_id> $ hf jobs wait <job_id_1> <job_id_2> $ hf jobs ls -q | xargs hf jobs wait

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf lfs-enable-largefiles

5GB를 초과하는 파일 업로드를 활성화하도록 저장소를 구성하세요.

이 명령은 커스텀 multipart 전송 에이전트를 사용하도록 git-lfs를 설정하여, 대용량 파일을 청크 단위로 효율적으로 업로드할 수 있게 합니다.

사용법:

$ hf lfs-enable-largefiles [OPTIONS] PATH

인수:

• PATH: 구성하려는 저장소의 로컬 경로. [필수]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

hf lfs-multipart-upload

멀티파트 업로드를 위한 내부 git-lfs 커스텀 전송 에이전트.

이 함수는 git-lfs 멀티파트 업로드를 위한 커스텀 전송 프로토콜을 구현합니다. Hugging Face Hub로의 대용량 파일 청크 업로드를 처리합니다.

사용법:

$ hf lfs-multipart-upload [OPTIONS]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

hf models

Hub에서 모델과 상호작용합니다.

사용법:

$ hf models [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• card: Hub의 모델 카드(README)를 가져옵니다.
• info: Hub의 모델에 대한 정보를 가져옵니다.
• list: Hub의 모델 또는 모델 저장소의 파일을 나열합니다. [별칭: ls]

hf 모델 카드

Hub의 모델 카드(README)를 가져옵니다.

사용법:

$ hf models card [OPTIONS] MODEL_ID

인수:

• MODEL_ID: 모델 ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --metadata: 카드의 메타데이터만 출력합니다.
• --text: 메타데이터 없이 텍스트 본문만 출력합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf models card google/gemma-4-31B-it $ hf models card google/gemma-4-31B-it —metadata $ hf models card google/gemma-4-31B-it —metadata —format json $ hf models card google/gemma-4-31B-it —text

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf models info

Hub의 모델에 대한 정보를 가져옵니다.

사용법:

$ hf models info [OPTIONS] MODEL_ID

인수:

• MODEL_ID: 모델 ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --expand TEXT: 반환할 쉼표로 구분된 속성입니다. 이 옵션을 사용하면 나열된 속성(및 id)만 반환됩니다. 예: ‘—expand=downloads,likes,tags’. 유효한 값: author, baseModels, cardData, childrenModelCount, config, createdAt, disabled, downloads, downloadsAllTime, evalResults, gated, gguf, inference, inferenceProviderMapping, lastModified, library_name, likes, mask_token, model-index, pipeline_tag, private, resourceGroup, safetensors, sha, siblings, spaces, tags, transformersInfo, trendingScore, usedStorage, widgetData.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf models info meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct $ hf models info Qwen/Qwen3.5-9B —expand downloads,likes,tags

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf models list

Hub의 모델 목록 또는 모델 저장소의 파일 목록을 표시합니다. [alias: ls]

인수 없이 호출하면 Hub에 있는 모델 목록을 표시합니다. 모델 ID를 인수로 호출하면 해당 모델 저장소의 파일 목록을 표시합니다.

사용법:

$ hf models list [OPTIONS] [REPO_ID]

인수:

• [REPO_ID]: 파일 목록을 가져올 모델 ID(예: username/repo-name). 생략하면 모델 목록을 가져옵니다.

옵션:

• --search TEXT: 검색 쿼리.
• --author TEXT: 저자 또는 조직으로 필터링합니다.
• --filter TEXT: 태그로 필터링합니다 (예: ‘text-classification’). 여러 번 사용할 수 있습니다.
• --pipeline-tag TEXT: 파이프라인 태그(정식 작업)로 필터링합니다. 예: ‘summarization’.
• --gated / --no-gated: 게이트 상태별로 필터링합니다. ‘—gated’는 게이트된 항목만, ‘—no-gated’는 게이트되지 않은 항목만 표시합니다.
• --apps TEXT: 모델을 실행할 수 있는 앱으로 필터링합니다. 예: ‘ollama’ 또는 ‘vllm’.
• --num-parameters TEXT: 매개변수 수로 필터링합니다. 예: ‘min:6B,max:128B’.
• --inference-provider [baseten|cerebras|cohere|deepinfra|fal-ai|featherless-ai|fireworks-ai|groq|hf-inference|novita|nscale|openai|ovhcloud|publicai|replicate|scaleway|together|wavespeed|zai-org]: 모델을 서빙하는 추론 제공업체로 필터링합니다. 예: ‘fireworks-ai’.
• --warm: 현재 최소 하나의 추론 제공업체에 의해 서비스 중인 모델만 나열합니다.
• --sort [created_at|downloads|last_modified|likes|trending_score]: 결과를 정렬합니다.
• --limit INTEGER: 결과 개수를 제한합니다. [기본값: 30]
• --expand TEXT: 반환할 쉼표로 구분된 속성입니다. 이 옵션을 사용하면 나열된 속성(및 id)만 반환됩니다. 예: ‘—expand=downloads,likes,tags’. 유효한 값: author, baseModels, cardData, childrenModelCount, config, createdAt, disabled, downloads, downloadsAllTime, evalResults, gated, gguf, inference, inferenceProviderMapping, lastModified, library_name, likes, mask_token, model-index, pipeline_tag, private, resourceGroup, safetensors, sha, siblings, spaces, tags, transformersInfo, trendingScore, usedStorage, widgetData.
• -h, --human-readable: 파일 크기를 사람이 읽기 쉬운 형식으로 표시합니다(파일 목록 표시 시에만 적용).
• --tree: 파일 목록을 트리 형식으로 표시합니다(파일 목록 표시에만 사용).
• -R, --recursive: 파일을 재귀적으로 나열합니다(파일 나열에만 적용).
• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf models ls —sort downloads —limit 10 $ hf models ls —search “llama” —author meta-llama $ hf models ls —pipeline-tag text-generation —warm $ hf models ls —num-parameters min:6B,max:128B —sort likes $ hf models ls —no-gated —author google $ hf models ls —apps llama.cpp —apps vllm $ hf models ls —inference-provider fireworks-ai —sort downloads $ hf models ls —warm —search llama $ hf models ls meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct $ hf models ls meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct -R $ hf models ls meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct —tree -h

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hf papers

Hub에서 논문과 상호작용합니다.

사용법:

$ hf papers [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• info: Hub의 논문 정보 가져오기.
• list: Hub의 일일 논문을 나열합니다. [별칭: ls]
• read: 마크다운 형식으로 논문을 읽습니다.
• search: Hub에서 논문을 검색합니다.

hf papers info

Hub의 논문 정보 가져오기

사용법:

$ hf papers info [OPTIONS] PAPER_ID

인수:

• PAPER_ID: arXiv 논문 ID (예: ‘2502.08025’). [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf papers info 2601.15621

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hf papers list

Hub에서 일일 논문을 나열합니다. [alias: ls]

사용법:

$ hf papers list [OPTIONS]

옵션:

• --date TEXT: ISO 형식(YYYY-MM-DD)의 날짜 또는 ‘today’.
• --week TEXT: ISO 주 기준으로 필터링할 값, 예: ‘2025-W09’.
• --month TEXT: ISO 형식(YYYY-MM)으로 필터링할 월, 예: ‘2025-02’.
• --submitter TEXT: 제출자의 사용자 이름으로 필터링합니다.
• --sort [publishedAt|trending]: 결과를 정렬합니다.
• --limit INTEGER: 결과 개수를 제한합니다. [기본값: 50]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf papers ls $ hf papers ls —sort trending $ hf papers ls —date 2025-01-23 $ hf papers ls —week 2025-W09 $ hf papers ls —submitter akhaliq $ hf papers ls —format json

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf papers read

markdown 형식으로 논문을 읽습니다.

사용법:

$ hf papers read [OPTIONS] PAPER_ID

인수:

• PAPER_ID: arXiv 논문 ID (예: ‘2502.08025’). [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf papers read 2601.15621

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf papers search

Hub에서 논문을 검색합니다.

사용법:

$ hf papers search [OPTIONS] QUERY

인수:

• QUERY: 검색 쿼리 문자열. [필수]

옵션:

• --limit INTEGER: 결과 개수를 제한합니다. [기본값: 20]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf papers search “vision language” $ hf papers search “attention mechanism” —limit 10 $ hf papers search “diffusion” —format json

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf repos

Hub에서 리포지토리를 관리합니다.

사용법:

$ hf repos [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• branch: Hub의 저장소 브랜치를 관리합니다.
• cp: 로컬 경로, 저장소, 버킷 간 파일을 복사합니다.
• create: Hub에 새 저장소를 생성합니다.
• delete: Hub에서 리포지토리를 삭제합니다.
• delete-files: Hub의 저장소에서 파일을 삭제합니다.
• duplicate: Hub의 저장소(모델, 데이터셋 또는 Space)를 복제합니다.
• list: 저장소(모델, 데이터셋, 스페이스, 버킷) 목록을 저장 정보와 함께 나열합니다. [별칭: ls]
• move: 저장소를 한 네임스페이스에서 다른 네임스페이스로 이동합니다.
• settings: 저장소의 설정을 업데이트합니다.
• tag: Hub의 저장소 태그를 관리합니다.

hf repos branch

Hub의 저장소에서 브랜치를 관리합니다.

사용법:

$ hf repos branch [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• create: Hub의 저장소에 새 브랜치를 생성합니다.
• delete: Hub의 저장소에서 브랜치를 삭제합니다.

hf repos branch create

Hub의 저장소에 새 브랜치를 만듭니다.

사용법:

$ hf repos branch create [OPTIONS] REPO_ID BRANCH

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• BRANCH: 생성할 브랜치의 이름. [필수]

옵션:

• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --exist-ok / --no-exist-ok: True로 설정하면 브랜치가 이미 존재해도 오류를 발생시키지 않습니다. [기본값: no-exist-ok]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos branch create my-model dev $ hf repos branch create my-model dev —revision abc123

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hf repos branch delete

Hub의 저장소에서 브랜치를 삭제합니다.

사용법:

$ hf repos branch delete [OPTIONS] REPO_ID BRANCH

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• BRANCH: 삭제할 브랜치의 이름. [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos branch delete my-model dev

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hf repos cp

로컬 경로, 저장소, 버킷 간에 파일을 복사합니다.

업로드(로컬/stdin -> repo/bucket), 다운로드(repo/bucket -> 로컬/stdout), 원격 간 복사(repo/bucket -> repo/bucket)를 처리합니다. Bucket-to-repo 및 local-to-local 복사는 지원되지 않습니다. 디렉터리의 경우 hf upload/hf download(repo) 또는 hf buckets sync(bucket)를 사용하세요. 원격 간 복사는 동일한 스토리지 리전(https://huggingface.co/docs/hub/storage-regions) 내에서만 작동합니다.

사용법:

$ hf repos cp [OPTIONS] SRC [DST]

인수:

• SRC: 소스: 로컬 파일, hf:// URI(리포지토리 또는 버킷), 또는 stdin을 위한 -. [필수]
• [DST]: 대상: 로컬 경로, hf:// URI(리포지토리 또는 버킷), 또는 stdout을 위한 -.

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos cp hf://username/my-model/config.json config.json $ hf repos cp hf://datasets/username/my-dataset/data.csv data/ $ hf repos cp hf://username/my-model/config.json - $ hf repos cp model.safetensors hf://username/my-model/model.safetensors $ hf repos cp config.json hf://username/my-model/logs/ $ hf repos cp - hf://username/my-model/config.json $ hf repos cp hf://username/source-model/config.json hf://username/dest-model/config.json $ hf repos cp hf://datasets/username/my-dataset/processed/ hf://datasets/username/dest-dataset/processed/ $ hf repos cp hf://username/my-model/logs/ hf://username/archive-model/logs/

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hf repos create

Hub에 새 저장소를 만듭니다.

사용법:

$ hf repos create [OPTIONS] REPO_ID

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]

옵션:

• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --sdk, --space-sdk TEXT: Hugging Face Spaces SDK 유형. —type이 ‘space’로 설정된 경우 필수입니다.
• --template TEXT: 공식 템플릿으로 Space를 생성합니다. 템플릿 저장소 ID(예: ‘SpacesExamples/jupyterlab’) 또는 짧은 이름(예: ‘JupyterLab’)을 전달합니다. 사용 가능한 템플릿 목록은 hf spaces templates로 확인합니다. Spaces 전용입니다.
• --private / --no-private: Hub에 저장소가 존재하지 않는 경우 비공개 저장소를 생성할지 여부입니다. 저장소가 이미 존재하면 무시됩니다.
• --public: 저장소를 공개할지 여부. 저장소가 이미 존재하는 경우 무시됩니다.
• --protected: Space를 보호된 상태로 만들지 여부(Spaces 전용). 저장소가 이미 존재하는 경우 무시됩니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --exist-ok / --no-exist-ok: 저장소가 이미 존재하더라도 오류를 발생시키지 않습니다. [기본값: no-exist-ok]
• --resource-group-id TEXT: 리포지토리를 생성할 리소스 그룹. 리소스 그룹은 Enterprise Hub 조직에서만 사용할 수 있습니다.
• --region [us|eu]: 리포지토리를 생성할 클라우드 리전입니다. ‘us’ 또는 ‘eu’ 중 하나여야 합니다. Team 플랜 이상에서 사용할 수 있습니다.
• --flavor [cpu-basic|cpu-upgrade|zero-a10g|t4-small|t4-medium|l4x1|l4x4|l40sx1|l40sx4|l40sx8|a10g-small|a10g-large|a10g-largex2|a10g-largex4|a100-large|a100x4|a100x8|rtx-pro-6000|rtx-pro-6000x2|rtx-pro-6000x4|rtx-pro-6000x8]: Space 하드웨어 flavor(예: ‘cpu-basic’, ‘t4-medium’, ‘l4x4’). Spaces에만 적용됩니다.
• --sleep-time INTEGER: Space가 수면 상태로 전환되기 전의 비활성 시간(초). -1을 사용하면 비활성화됩니다. Spaces에만 적용됩니다.
• -s, --secrets TEXT: 시크릿 환경 변수를 설정합니다. 값은 환경에서 읽는 --secrets SECRET을 사용하는 것이 좋습니다(예: Hugging Face 토큰을 전달하려면 --secrets HF_TOKEN); --secrets SECRET=value는 값을 셸 히스토리에 남깁니다.
• --secrets-file TEXT: 비밀 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽을 수 있습니다.
• -e, --env TEXT: 환경 변수를 설정합니다. 예: —env ENV=value
• --env-file TEXT: 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽습니다.
• -v, --volume TEXT: 하나 이상의 볼륨을 마운트합니다. 형식: hf://[TYPE/]SOURCE:/MOUNT_PATH[:ro]. TYPE은 models, datasets, spaces, buckets 중 하나입니다. TYPE이 생략되면 기본값은 models입니다. models, datasets, spaces는 항상 읽기 전용으로 마운트됩니다. buckets는 기본적으로 읽기+쓰기입니다. 예: -v hf://org/m:/data 또는 -v hf://datasets/org/ds:/data 또는 -v hf://buckets/org/b:/mnt:ro
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos create my-model $ hf repos create my-dataset —repo-type dataset —private $ hf repos create my-space —type space —sdk gradio —flavor t4-medium —secrets HF_TOKEN -e THEME=dark —protected $ hf repos create my-jupyterlab —type space —template SpacesExamples/jupyterlab $ hf repos create my-space —type space —sdk gradio -v hf://org/my-model:/models -v hf://buckets/org/b:/data $ hf repos create my-model —region us

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hf repos delete

Hub에서 저장소를 삭제합니다. 이 작업은 되돌릴 수 없습니다.

사용법:

$ hf repos delete [OPTIONS] REPO_ID

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]

옵션:

• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --missing-ok / --no-missing-ok: True로 설정하면 리포지토리가 존재하지 않아도 오류를 발생시키지 않습니다. [기본값: no-missing-ok]
• -y, --yes: 프롬프트에 자동으로 Yes로 응답합니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos delete my-model

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hf repos delete-files

Hub의 저장소에서 파일을 삭제합니다.

사용법:

$ hf repos delete-files [OPTIONS] REPO_ID PATTERNS...

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• PATTERNS...: 삭제할 파일과 일치하는 Glob 패턴. fnmatch 기반이며, ’*’는 재귀적으로 파일을 일치시킵니다. [필수]

옵션:

• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --commit-message TEXT: 생성된 커밋의 요약 / 제목 / 첫 번째 줄.
• --commit-description TEXT: 생성된 커밋의 설명입니다.
• --create-pr / --no-create-pr: 이러한 변경 사항에 대해 새로운 Pull Request를 생성할지 여부. [기본값: no-create-pr]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos delete-files my-model file.txt $ hf repos delete-files my-model “*.json” $ hf repos delete-files my-model folder/

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hf repos duplicate

Hub의 저장소(모델, 데이터셋 또는 Space)를 복제합니다.

사용법:

$ hf repos duplicate [OPTIONS] FROM_ID [TO_ID]

인수:

• FROM_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• [TO_ID]: 대상 저장소 ID (예: myorg/my-copy). 기본값은 동일한 저장소 이름의 내 네임스페이스입니다.

옵션:

• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --private / --no-private: Hub에 저장소가 존재하지 않는 경우 비공개 저장소를 생성할지 여부입니다. 저장소가 이미 존재하면 무시됩니다.
• --public: 저장소를 공개할지 여부. 저장소가 이미 존재하는 경우 무시됩니다.
• --protected: Space를 보호된 상태로 만들지 여부(Spaces 전용). 저장소가 이미 존재하는 경우 무시됩니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --exist-ok / --no-exist-ok: 저장소가 이미 존재하더라도 오류를 발생시키지 않습니다. [기본값: no-exist-ok]
• --resource-group-id TEXT: 새 저장소를 생성할 리소스 그룹. 리소스 그룹은 Enterprise Hub 조직에서만 사용할 수 있습니다.
• --flavor [cpu-basic|cpu-upgrade|zero-a10g|t4-small|t4-medium|l4x1|l4x4|l40sx1|l40sx4|l40sx8|a10g-small|a10g-large|a10g-largex2|a10g-largex4|a100-large|a100x4|a100x8|rtx-pro-6000|rtx-pro-6000x2|rtx-pro-6000x4|rtx-pro-6000x8]: Space 하드웨어 flavor(예: ‘cpu-basic’, ‘t4-medium’, ‘l4x4’). Spaces에만 적용됩니다.
• --sleep-time INTEGER: Space가 수면 상태로 전환되기 전의 비활성 시간(초). -1을 사용하면 비활성화됩니다. Spaces에만 적용됩니다.
• -s, --secrets TEXT: 시크릿 환경 변수를 설정합니다. 값은 환경에서 읽는 --secrets SECRET을 사용하는 것이 좋습니다(예: Hugging Face 토큰을 전달하려면 --secrets HF_TOKEN); --secrets SECRET=value는 값을 셸 히스토리에 남깁니다.
• --secrets-file TEXT: 비밀 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽을 수 있습니다.
• -e, --env TEXT: 환경 변수를 설정합니다. 예: —env ENV=value
• --env-file TEXT: 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽습니다.
• -v, --volume TEXT: 하나 이상의 볼륨을 마운트합니다. 형식: hf://[TYPE/]SOURCE:/MOUNT_PATH[:ro]. TYPE은 models, datasets, spaces, buckets 중 하나입니다. TYPE이 생략되면 기본값은 models입니다. models, datasets, spaces는 항상 읽기 전용으로 마운트됩니다. buckets는 기본적으로 읽기+쓰기입니다. 예: -v hf://org/m:/data 또는 -v hf://datasets/org/ds:/data 또는 -v hf://buckets/org/b:/mnt:ro
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos duplicate openai/gdpval —type dataset $ hf repos duplicate multimodalart/dreambooth-training my-dreambooth —type space —flavor l4x4 —secrets HF_TOKEN —private $ hf repos duplicate org/my-space my-space —type space -v hf://org/my-model:/models -v hf://buckets/org/b:/data

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hf repos list

저장소(모델, 데이터셋, 스페이스, 버킷) 전체를 저장 정보와 함께 나열합니다. [별칭: ls]

사용법:

$ hf repos list [OPTIONS]

옵션:

• --namespace TEXT: 조직 이름. 제공되지 않으면 인증된 사용자의 저장소 목록을 표시합니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|bucket]: 저장소 유형(model, dataset, space 또는 bucket)으로 필터링합니다.
• --search TEXT: 검색 쿼리.
• --limit INTEGER: 결과 개수를 제한합니다. [기본값: 30]
• --explore: 저장소를 인터랙티브 3D 도시로 탐색합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos ls $ hf repos ls —explore $ hf repos ls —namespace my-org —search bert

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hf repos move

namespace에서 다른 namespace로 저장소를 이동합니다.

사용법:

$ hf repos move [OPTIONS] FROM_ID TO_ID

인수:

• FROM_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• TO_ID: 저장소의 ID(예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos move old-namespace/my-model new-namespace/my-model

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hf repos settings

리포지토리의 설정을 업데이트합니다.

사용법:

$ hf repos settings [OPTIONS] REPO_ID

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]

옵션:

• --gated [auto|manual|false]: 저장소의 gated 상태입니다.
• --private / --no-private: Hub에 저장소가 존재하지 않는 경우 비공개 저장소를 생성할지 여부입니다. 저장소가 이미 존재하면 무시됩니다.
• --public: 저장소를 공개할지 여부. 저장소가 이미 존재하는 경우 무시됩니다.
• --protected: Space를 보호된 상태로 만들지 여부(Spaces 전용). 저장소가 이미 존재하는 경우 무시됩니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos settings my-model —private $ hf repos settings my-model —gated auto $ hf repos settings my-space —repo-type space —protected

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hf repos tag

Hub의 저장소 태그를 관리합니다.

사용법:

$ hf repos tag [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• create: 저장소에 태그를 생성합니다.
• delete: 저장소의 태그를 삭제합니다.
• list: 리포지토리의 태그를 나열합니다. [별칭: ls]

hf repos tag create

리포지토리에 태그를 생성합니다.

사용법:

$ hf repos tag create [OPTIONS] REPO_ID TAG

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• TAG: 생성할 태그의 이름. [필수]

옵션:

• -m, --message TEXT: 생성할 태그의 설명입니다.
• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos tag create my-model v1.0 $ hf repos tag create my-model v1.0 -m “First release”

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hf repos tag delete

레포지토리의 태그를 삭제합니다.

사용법:

$ hf repos tag delete [OPTIONS] REPO_ID TAG

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]
• TAG: 삭제할 태그의 이름. [필수]

옵션:

• -y, --yes: 프롬프트에 자동으로 Yes로 응답
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos tag delete my-model v1.0

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf repos tag list

리포지토리의 태그를 나열합니다. [alias: ls]

사용법:

$ hf repos tag list [OPTIONS] REPO_ID

인수:

• REPO_ID: 저장소의 ID (예: username/repo-name 또는 spaces/username/repo-name). [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --type, --repo-type [model|dataset|space|kernel]: 저장소의 유형(model, dataset, space 또는 kernel). [기본값: model]
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf repos tag list my-model

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf 샌드박스

Hugging Face Jobs에서 실험용 샌드박스를 실행하고 관리합니다.

사용법:

$ hf sandbox [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• cp: 로컬 머신과 샌드박스(docker 스타일) 사이에서 파일을 복사합니다.
• create: 샌드박스를 생성합니다. 기본적으로 전용 VM을 사용하며, --pool을 사용하면 저렴한 공유 VM을 사용할 수 있습니다.
• exec: 샌드박스에서 명령을 실행하고 출력을 스트리밍합니다.
• kill: 샌드박스, 전체 공유 호스트, 또는 모든 것(—all)을 종료합니다.
• pool: 동일한 신뢰 경계 내 워크로드를 위해 호스트 VM 풀을 미리 준비하고 실험용 공유 샌드박스를 생성합니다.
• process: 샌드박스에서 실행 중인 백그라운드 프로세스를 나열하고 중지합니다.
• spawn: 백그라운드에서 장시간 실행되는 명령을 시작하고 그 pid를 반환합니다(대기하지 않음).

hf sandbox cp

로컬 머신과 샌드박스(docker 스타일) 사이에서 파일을 복사합니다.

사용법:

$ hf sandbox cp [OPTIONS] SRC DST

인수:

• SRC: 소스: 로컬 경로 또는 <sandbox_id>:<path>. [필수]
• DST: 대상: 로컬 경로 또는 <sandbox_id>:<path>. [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf sandbox cp data.csv <sandbox_id>:/data/data.csv $ hf sandbox cp <sandbox_id>:/app/result.json result.json

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf sandbox create

샌드박스를 생성합니다: 기본적으로 전용 VM을 사용하거나, --pool을 사용하여 저렴한 공유 VM을 사용할 수 있습니다.

Env와 idle-timeout은 두 모드 모두에서 샌드박스에 적용됩니다. --pool을 사용하면 이미지와 flavor가 풀에서 가져오므로, 여기서 이들을 전달하면 오류가 발생합니다. 풀된 샌드박스에는 암호화 시크릿 채널이 없으므로 --secrets도 거부됩니다(--env를 사용하세요). 먼저 hf sandbox pool create로 풀을 정의하세요.

사용법:

$ hf sandbox create [OPTIONS] [IMAGE]

인수:

• [IMAGE]: Docker 이미지(/bin/sh 필요).

옵션:

• --pool TEXT: 이 풀에서 저렴한 공유 샌드박스를 생성합니다(hf sandbox pool create에서).
• --flavor [cpu-basic|cpu-upgrade|cpu-performance|cpu-xl|t4-small|t4-medium|l4x1|l4x4|l40sx1|l40sx4|l40sx8|a10g-small|a10g-large|a10g-largex2|a10g-largex4|a100-large|a100x4|a100x8|h200|h200x2|h200x4|h200x8|rtx-pro-6000|rtx-pro-6000x2|rtx-pro-6000x4|rtx-pro-6000x8]: 하드웨어용 Flavor입니다. 사용 가능한 flavor 목록을 보려면 ‘hf jobs hardware’를 실행하세요. 기본값은 cpu-basic입니다.
• --idle-timeout TEXT: 이 시간만큼 비활성 상태가 지속되면 샌드박스를 자동으로 종료합니다 (예: ‘10m’). 기본값은 10m입니다.
• -e, --env TEXT: 환경 변수를 설정합니다. 예: —env ENV=value
• -s, --secrets TEXT: 시크릿 환경 변수를 설정합니다. 값은 환경에서 읽는 --secrets SECRET을 사용하는 것이 좋습니다(예: Hugging Face 토큰을 전달하려면 --secrets HF_TOKEN); --secrets SECRET=value는 값을 셸 히스토리에 남깁니다.
• -l, --label TEXT: 라벨을 설정합니다. 예: —label KEY=VALUE 또는 —label LABEL
• --env-file TEXT: 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽습니다.
• --secrets-file TEXT: 비밀 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽을 수 있습니다.
• -v, --volume TEXT: 하나 이상의 볼륨을 마운트합니다. 형식: hf://[TYPE/]SOURCE:/MOUNT_PATH[:ro]. TYPE은 models, datasets, spaces, buckets 중 하나입니다. TYPE이 생략되면 기본값은 models입니다. models, datasets, spaces는 항상 읽기 전용으로 마운트됩니다. buckets는 기본적으로 읽기+쓰기입니다. 예: -v hf://org/m:/data 또는 -v hf://datasets/org/ds:/data 또는 -v hf://buckets/org/b:/mnt:ro
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --forward-hf-token: 샌드박스에 HF_TOKEN으로 HF 토큰을 주입합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf sandbox create $ hf sandbox create ubuntu:24.04 $ hf sandbox create —flavor a10g-small $ hf sandbox create —label controller-run=run-42 $ hf sandbox create —pool pool-ab12cd34ef56 —env LOG_LEVEL=debug

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf sandbox exec

샌드박스에서 명령을 실행하고 출력을 스트리밍합니다. 명령의 종료 코드로 종료됩니다.

대기하지 않고 백그라운드에서 장시간 실행되는 명령을 시작하려면 hf sandbox spawn를 사용하세요.

사용법:

$ hf sandbox exec [OPTIONS] SANDBOX_ID COMMAND...

인수:

• SANDBOX_ID: hf sandbox create로 출력된 샌드박스 ID. [필수]
• COMMAND...: 실행할 명령어. [필수]

옵션:

• -w, --workdir TEXT: 작업 디렉터리.
• -e, --env TEXT: 환경 변수를 설정합니다. 예: —env ENV=value
• --env-file TEXT: 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽습니다.
• --timeout FLOAT: 이 초 수 이후에 명령을 종료합니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf sandbox exec <sandbox_id> — python -c “print(42)” $ hf sandbox exec -w /app <sandbox_id> — pytest -x

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf sandbox kill

샌드박스, 전체 공유 호스트, 또는 모든 것(—all)을 종료합니다.

사용법:

$ hf sandbox kill [OPTIONS] [SANDBOX_ID]

인수:

• [SANDBOX_ID]: 종료할 샌드박스 또는 호스트 ID입니다.

옵션:

• --all: namespace의 모든 sandbox와 host를 종료합니다.
• -y, --yes: 프롬프트에 자동으로 Yes로 응답합니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf sandbox kill <sandbox_id> $ hf sandbox kill <host_id> # kills a whole shared host (all its sandboxes) $ hf sandbox kill —all

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hf 샌드박스 풀

같은 신뢰 경계 내 워크로드를 위해 호스트 VM 풀을 미리 준비하고 실험용 공유 샌드박스를 생성합니다.

사용법:

$ hf sandbox pool [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• create: 풀을 준비합니다: 현재 호스트 VM 하나를 부팅하고, 나중에 풀 ID로 찾을 수 있도록 태그를 지정합니다.
• delete: 풀의 모든 호스트 VM(따라서 모든 샌드박스)을 종료합니다. [별칭: rm]
• ls: 실행 중인 샌드박스 풀을 나열합니다(호스트 VM에서 그룹화). [별칭: list]

hf sandbox pool create

풀을 준비합니다: 이제 호스트 VM 하나를 부팅하고, 나중에 풀 ID로 찾을 수 있도록 태그를 지정합니다.

사용법:

$ hf sandbox pool create [OPTIONS] [IMAGE]

인수:

• [IMAGE]: 호스트용 Docker 이미지(/bin/sh 필요).

옵션:

• --flavor [cpu-basic|cpu-upgrade|cpu-performance|cpu-xl|t4-small|t4-medium|l4x1|l4x4|l40sx1|l40sx4|l40sx8|a10g-small|a10g-large|a10g-largex2|a10g-largex4|a100-large|a100x4|a100x8|h200|h200x2|h200x4|h200x8|rtx-pro-6000|rtx-pro-6000x2|rtx-pro-6000x4|rtx-pro-6000x8]: 하드웨어용 Flavor입니다. 사용 가능한 flavor 목록을 보려면 ‘hf jobs hardware’를 실행하세요. 기본값은 cpu-basic입니다.
• --per-host INTEGER RANGE: 호스트 VM당 패킹된 샌드박스 수 (기본값 50). [default: 50; x>=1]
• --max-hosts INTEGER RANGE: 호스트 VM 수의 선택적 상한. [x>=1]
• --idle-timeout TEXT: 이 시간 동안 샌드박스가 없으면 호스트를 종료합니다 (예: ‘10m’). 기본값은 10m입니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf sandbox pool create $ hf sandbox pool create python:3.12 —flavor cpu-basic $ hf sandbox pool create —per-host 50 —idle-timeout 30m

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf sandbox pool delete

풀의 모든 호스트 VM(따라서 모든 샌드박스)을 종료합니다. [alias: rm]

사용법:

$ hf sandbox pool delete [OPTIONS] POOL_ID

인수:

• POOL_ID: 삭제할 풀 ID. [필수]

옵션:

• -y, --yes: 프롬프트에 자동으로 Yes로 응답합니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf sandbox pool delete <pool_id>

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf sandbox pool ls

호스트 VM에서 그룹화된 실행 중인 샌드박스 풀을 나열합니다. [alias: list]

사용법:

$ hf sandbox pool ls [OPTIONS]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf sandbox pool ls

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf 샌드박스 프로세스

샌드박스에서 실행 중인 백그라운드 프로세스를 나열하고 중지합니다.

사용법:

$ hf sandbox process [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• kill: 샌드박스에서 실행 중인 백그라운드 프로세스를 중지합니다.
• ls: 샌드박스에서 실행 중인 백그라운드 프로세스를 나열합니다(hf sandbox spawn로 시작). [별칭: list]

hf sandbox process kill

샌드박스에서 실행 중인 백그라운드 프로세스를 중지합니다.

사용법:

$ hf sandbox process kill [OPTIONS] SANDBOX_ID PID

인수:

• SANDBOX_ID: hf sandbox create로 출력된 샌드박스 ID. [필수]
• PID: hf sandbox process ls로 출력된 pid입니다. [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf sandbox process kill <sandbox_id> <pid>

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf sandbox process ls

hf sandbox spawn로 시작된 샌드박스에서 실행 중인 백그라운드 프로세스를 나열합니다. [alias: list]

사용법:

$ hf sandbox process ls [OPTIONS] SANDBOX_ID

인수:

• SANDBOX_ID: hf sandbox create로 출력된 샌드박스 ID. [필수]

옵션:

• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf sandbox process ls <sandbox_id>

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf sandbox spawn

백그라운드에서 장시간 실행되는 명령을 시작하고 그 pid를 반환합니다(대기하지 않음).

hf sandbox process ls로 샌드박스의 프로세스를 나열하고 hf sandbox process kill로 프로세스를 중지합니다.

사용법:

$ hf sandbox spawn [OPTIONS] SANDBOX_ID COMMAND...

인수:

• SANDBOX_ID: hf sandbox create로 출력된 샌드박스 ID. [필수]
• COMMAND...: 백그라운드에서 실행할 명령입니다. [필수]

옵션:

• -w, --workdir TEXT: 작업 디렉터리.
• -e, --env TEXT: 환경 변수를 설정합니다. 예: —env ENV=value
• --env-file TEXT: 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽습니다.
• --namespace TEXT: 작업이 실행될 네임스페이스입니다. 기본값은 현재 사용자의 네임스페이스입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf sandbox spawn <sandbox_id> — python -m http.server 8000 $ hf sandbox spawn -w /app <sandbox_id> — uvicorn app:app

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hf 스킬

AI 어시스턴트의 스킬을 관리합니다.

사용법:

$ hf skills [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• add: AI 어시스턴트에 Hugging Face 스킬을 설치합니다.
• list: Hugging Face 마켓플레이스에서 사용 가능한 스킬을 나열합니다. [alias: ls]
• preview: 생성된 hf-cli SKILL.md를 stdout에 출력합니다.
• update: 설치된 Hugging Face 마켓플레이스 스킬을 업데이트합니다.

hf skills add

AI 어시스턴트에 Hugging Face 스킬을 설치합니다.

기본 hf-cli 스킬은 설치된 CLI 버전에서 로컬로 생성되며, 다른 스킬은 Hugging Face 마켓플레이스에서 다운로드됩니다. 기본 위치는 현재 디렉터리(.agents/skills) 또는 사용자 수준(~/.agents/skills)입니다. 스킬은 --dest가 사용되지 않는 한 Claude Code의 스킬 디렉터리(.claude/skills 또는 ~/.claude/skills, 설정된 경우 CLAUDE_CONFIG_DIR를 준수)에 심볼릭 링크로 연결됩니다.

사용법:

$ hf skills add [OPTIONS] [NAME]

인수:

• [NAME]: 마켓플레이스 스킬 이름.

옵션:

• -g, --global: 현재 프로젝트 디렉터리가 아닌 전역(사용자 수준)으로 설치합니다.
• --dest PATH: 커스텀 대상(스킬 디렉터리 경로)에 설치합니다.
• --force: 대상에 이미 존재하는 스킬을 덮어씁니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf skills add $ hf skills add huggingface-gradio —dest=~/my-skills $ hf skills add —global $ hf skills add huggingface-gradio —global

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf skills list

Hugging Face 마켓플레이스에서 사용 가능한 스킬을 나열합니다. [alias: ls]

사용법:

$ hf skills list [OPTIONS]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf skills list $ hf skills list —format json

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hf skills 미리보기

생성된 hf-cli SKILL.md를 stdout에 출력합니다.

사용법:

$ hf skills preview [OPTIONS]

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

hf skills update

설치된 Hugging Face 마켓플레이스 스킬을 업데이트합니다.

사용법:

$ hf skills update [OPTIONS] [NAME]

인수:

• [NAME]: 업데이트할 선택적 설치된 스킬 이름.

옵션:

• -g, --global: 현재 프로젝트 대신 전역 스킬 디렉터리를 사용합니다.
• --dest PATH: 사용자 지정 스킬 디렉터리에서 스킬을 업데이트합니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf skills update $ hf skills update hf-cli $ hf skills update huggingface-gradio —dest=~/my-skills $ hf skills update -g

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces

Hub의 spaces와 상호작용합니다.

사용법:

$ hf spaces [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• card: Hub의 Space에 대한 Space 카드(README)를 가져옵니다.
• dev-mode: Space에서 개발 모드를 활성화하거나 비활성화합니다.
• hardware: Spaces에서 사용할 수 있는 하드웨어 옵션을 나열합니다.
• hot-reload: Space의 Python 파일을 전체 재빌드 + 재시작 없이 핫리로드합니다.
• info: Hub의 space에 대한 정보를 가져옵니다.
• list: Hub의 spaces 또는 space repo의 파일 목록을 표시합니다. [별칭: ls]
• logs: Space의 실행 또는 빌드 로그를 가져옵니다.
• pause: Space를 일시 중지합니다.
• restart: Space를 다시 시작합니다.
• search: Hub에서 시맨틱 검색을 사용하여 검색 공간을 검색합니다.
• secrets: Hub의 Space에 대한 secrets를 관리합니다.
• settings: Space의 설정을 업데이트합니다.
• ssh: Space의 Dev Mode 컨테이너에 SSH로 연결합니다.
• templates: 사용 가능한 Space 템플릿을 나열합니다.
• variables: Hub의 Space에 대한 환경 변수를 관리합니다.
• volumes: Hub의 Space에 대한 볼륨을 관리합니다.
• wait: Space의 빌드/시작이 완료될 때까지 대기합니다.
• zero-gpu: Hub에서 ZeroGPU 사용량을 관리합니다.

hf spaces 카드

Hub의 Space에 대한 Space 카드(README)를 가져옵니다.

사용법:

$ hf spaces card [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --metadata: 카드의 메타데이터만 출력합니다.
• --text: 메타데이터 없이 텍스트 본문만 출력합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces card mteb/leaderboard $ hf spaces card mteb/leaderboard —metadata $ hf spaces card mteb/leaderboard —metadata —format json $ hf spaces card mteb/leaderboard —text

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces dev-mode

Space에서 개발 모드를 활성화하거나 비활성화합니다.

Spaces Dev Mode은 Space 컨테이너 자체를 중지하지 않고 애플리케이션을 재시작할 수 있게 함으로써 애플리케이션 디버깅을 용이하게 하고 Spaces 반복 개발 속도를 높입니다. Dev Mode를 활성화하려면 PRO 또는 Team & Enterprise 플랜이 필요합니다. 비활성화(--stop)는 항상 허용됩니다.

문서 참조: https://huggingface.co/docs/hub/spaces-dev-mode

사용법:

$ hf spaces dev-mode [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --stop / --no-stop: 개발 모드 중지. [기본값: no-stop]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces dev-mode my-user-name/deepsite

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces 하드웨어

Spaces에서 사용할 수 있는 하드웨어 옵션을 나열합니다.

사용법:

$ hf spaces hardware [OPTIONS]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces hardware

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces hot-reload

Space의 Python 파일 중 어떤 파일이든 전체 재빌드 + 재시작 없이 핫리로드할 수 있습니다.

⚠ 이 기능은 실험적입니다 ⚠

Gradio SDK(6.1+)와만 호환됩니다. —local-file/-f가 지정되지 않는 한 인터랙티브 편집기가 열립니다.

이 명령은 https://github.com/breuleux/jurigged(AST 기반 diffing, 인플레이스 함수 업데이트 등)을 사용하여 실행 중인 Python 프로세스를 패치하며, Gradio의 네이티브 핫리로드 지원과 통합되어 있습니다(Gradio 데모 객체의 변경 사항이 UI에 반영됨을 의미합니다).

이 명령은 원격 커밋을 생성합니다. 로컬 클론에서 작업 중이라면, 커밋을 가져와 로컬 git 상태를 동기화하도록 git pull --autostash를 실행하세요.

사용법:

$ hf spaces hot-reload [OPTIONS] SPACE_ID [FILENAME]

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]
• [FILENAME]: Space 저장소에서 Python 파일의 경로입니다. —local-file이 지정되고 저장소 경로가 일치하는 경우 생략할 수 있습니다.

옵션:

• -f, --local-file PATH: 로컬 파일의 경로. 지정하지 않으면 인터랙티브 편집기 모드로 실행됩니다
• --skip-checks / --no-skip-checks: 핫리로드 호환성 검사를 건너뜁니다. [기본값: no-skip-checks]
• --skip-summary / --no-skip-summary: 핫 리로드가 트리거된 후 요약 표시를 건너뜁니다 [기본값: no-skip-summary]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces hot-reload username/repo-name app.py # Open an interactive editor to the remote app.py file $ hf spaces hot-reload username/repo-name -f app.py # Take local version from ./app.py and patch app.py remotely $ hf spaces hot-reload username/repo-name app.py -f src/app.py # Take local version from ./src/app.py

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces info

Hub의 space에 대한 정보를 가져옵니다.

사용법:

$ hf spaces info [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --expand TEXT: 반환할 쉼표로 구분된 속성입니다. 이 옵션을 사용하면 나열된 속성(및 id)만 반환됩니다. 예: ‘—expand=likes,tags’. 유효한 값: author, cardData, createdAt, datasets, disabled, lastModified, likes, models, private, region, resourceGroup, runtime, sdk, sha, siblings, subdomain, tags, trendingScore, usedStorage.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces info enzostvs/deepsite $ hf spaces info gradio/theme_builder —expand sdk,runtime,likes

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces list

Hub의 spaces 목록을 표시하거나 space 저장소의 파일 목록을 표시합니다. [alias: ls]

인수 없이 호출하면 Hub의 spaces 목록을 표시합니다. space ID를 인수로 호출하면 해당 space 저장소의 파일 목록을 표시합니다.

사용법:

$ hf spaces list [OPTIONS] [REPO_ID]

인수:

• [REPO_ID]: 파일 목록을 가져올 Space ID(예: username/repo-name). 생략하면 Space 목록을 표시합니다.

옵션:

• --search TEXT: 검색 쿼리.
• --author TEXT: 저자 또는 조직으로 필터링합니다.
• --filter TEXT: 태그로 필터링합니다 (예: ‘text-classification’). 여러 번 사용할 수 있습니다.
• --sort [created_at|last_modified|likes|trending_score]: 결과를 정렬합니다.
• --limit INTEGER: 결과 개수를 제한합니다. [기본값: 30]
• --expand TEXT: 반환할 쉼표로 구분된 속성입니다. 이 옵션을 사용하면 나열된 속성(및 id)만 반환됩니다. 예: ‘—expand=likes,tags’. 유효한 값: author, cardData, createdAt, datasets, disabled, lastModified, likes, models, private, region, resourceGroup, runtime, sdk, sha, siblings, subdomain, tags, trendingScore, usedStorage.
• -h, --human-readable: 파일 크기를 사람이 읽기 쉬운 형식으로 표시합니다(파일 목록 표시 시에만 적용).
• --tree: 파일 목록을 트리 형식으로 표시합니다(파일 목록 표시에만 사용).
• -R, --recursive: 파일을 재귀적으로 나열합니다(파일 나열에만 적용).
• --revision TEXT: 브랜치 이름, 태그 또는 커밋 해시일 수 있는 Git revision id입니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces ls —limit 10 $ hf spaces ls —search “chatbot” —author huggingface $ hf spaces ls victor/deepsite $ hf spaces ls victor/deepsite -R $ hf spaces ls victor/deepsite —tree -h

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hf spaces logs

Space의 실행 또는 빌드 로그를 가져옵니다.

기본적으로 현재 사용 가능한 실행 로그를 출력하고 종료합니다(블로킹되지 않으며, docker logs와 유사합니다). 서버가 스트림을 닫을 때까지 스트리밍하려면 —follow/-f를 사용하세요. 컨테이너 빌드 로그를 대신 확인하려면 —build를 사용하세요(Space가 BUILD_ERROR에 막혀 있을 때 유용합니다).

사용법:

$ hf spaces logs [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --build: 실행 로그 대신 컨테이너 빌드 로그를 가져옵니다. Space가 BUILD_ERROR에 막혀 있을 때 유용합니다.
• -f, --follow: 로그 출력을 추적합니다(서버가 스트림을 닫을 때까지 스트림을 유지합니다). 이 플래그가 없으면 현재 사용 가능한 로그만 출력됩니다.
• -n, --tail INTEGER: 로그의 끝에서부터 표시할 줄 수.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces logs username/my-space $ hf spaces logs username/my-space —build $ hf spaces logs -f username/my-space $ hf spaces logs -n 50 username/my-space

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces pause

Space를 일시 중지합니다.

사용법:

$ hf spaces pause [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces pause username/my-space

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces restart

Space를 다시 시작합니다.

사용법:

$ hf spaces restart [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --factory-reboot: 빌드 캐시를 사용하지 않고 Space를 처음부터 다시 구축합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces restart username/my-space $ hf spaces restart username/my-space —factory-reboot

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces search

Hub에서 시맨틱 검색을 사용하여 검색 공간을 검색합니다.

사용법:

$ hf spaces search [OPTIONS] QUERY

인수:

• QUERY: 검색 쿼리. [필수]

옵션:

• --filter TEXT: 태그로 필터링합니다 (예: ‘text-classification’). 여러 번 사용할 수 있습니다.
• --sdk TEXT: SDK로 필터링 (예: gradio, docker, static).
• --include-non-running / --no-include-non-running: 결과에 실행되지 않는 공간을 포함합니다. [기본값: no-include-non-running]
• --description / --no-description: AI가 생성한 설명을 표시합니다. [기본값: no-description]
• --limit INTEGER: 결과의 수를 제한합니다. [기본값: 10]
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces search “generate image” $ hf spaces search “identify objects in pictures” —sdk gradio —limit 5 $ hf spaces search “remove background from photo” —description —json

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces secrets

Hub의 Space에 대한 시크릿을 관리합니다.

사용법:

$ hf spaces secrets [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• add: Space의 secrets를 추가하거나 업데이트합니다.
• delete: Space에서 시크릿을 삭제합니다.
• list: Space의 secrets를 나열합니다. [alias: ls]

hf spaces secrets add

Space에 시크릿을 추가하거나 업데이트합니다.

사용법:

$ hf spaces secrets add [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• -s, --secrets TEXT: 시크릿 환경 변수를 설정합니다. 값은 환경에서 읽는 --secrets SECRET을 사용하는 것이 좋습니다(예: Hugging Face 토큰을 전달하려면 --secrets HF_TOKEN); --secrets SECRET=value는 값을 셸 히스토리에 남깁니다.
• --secrets-file TEXT: 비밀 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽을 수 있습니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces secrets add username/my-space -s HF_TOKEN $ hf spaces secrets add username/my-space -s OPENAI_API_KEY=sk-… -s ANTHROPIC_API_KEY=sk-… $ hf spaces secrets add username/my-space —secrets-file .env.secrets

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces secrets delete

Space에서 시크릿을 제거합니다.

사용법:

$ hf spaces secrets delete [OPTIONS] SPACE_ID KEY

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]
• KEY: 제거할 시크릿의 이름. [필수]

옵션:

• -y, --yes: 프롬프트에 자동으로 Yes로 응답합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces secrets delete username/my-space HF_TOKEN $ hf spaces secrets delete username/my-space HF_TOKEN —yes

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces secrets list

Space의 secrets를 나열합니다. Secret 값은 쓰기 전용이며 반환되지 않습니다. [alias: ls]

사용법:

$ hf spaces secrets list [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces secrets ls username/my-space

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces 설정

Space의 설정을 업데이트합니다.

사용법:

$ hf spaces settings [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --sleep-time INTEGER: Space가 수면 상태로 전환되기까지의 대기 시간(초). -1을 사용하면 수면하지 않습니다. 업그레이드된 하드웨어에서만 사용할 수 있습니다.
• --hardware [cpu-basic|cpu-upgrade|zero-a10g|t4-small|t4-medium|l4x1|l4x4|l40sx1|l40sx4|l40sx8|a10g-small|a10g-large|a10g-largex2|a10g-largex4|a100-large|a100x4|a100x8|rtx-pro-6000|rtx-pro-6000x2|rtx-pro-6000x4|rtx-pro-6000x8]: Space 하드웨어 유형(예: ‘cpu-basic’, ‘t4-medium’, ‘l4x4’). 사용 가능한 옵션을 확인하려면 ‘hf spaces hardware’를 실행하세요.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces settings username/my-space —sleep-time 300 $ hf spaces settings username/my-space —hardware t4-medium

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces ssh

Space의 Dev Mode 컨테이너에 SSH로 접속합니다.

Space에서 Dev Mode가 실행 중이어야 하며, SSH 공개 키가 https://huggingface.co/settings/keys에 등록되어 있어야 합니다.

참고: https://huggingface.co/docs/hub/spaces-dev-mode

사용법:

$ hf spaces ssh [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• -i, --identity-file PATH: SSH identity 파일 경로(ssh -i로 전달됨).
• --dry-run: 실행 대신 SSH 명령을 출력합니다.
• --auto: 이미 활성화되지 않은 경우 프롬프트 없이 Dev Mode를 활성화합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces ssh username/my-space $ hf spaces ssh username/my-space —dry-run $ hf spaces ssh username/my-space -i ~/.ssh/id_ed25519 $ hf spaces ssh username/my-space —auto

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces 템플릿

사용 가능한 Space 템플릿을 나열합니다.

템플릿의 repo_id(또는 name)를 hf repos create --template ...에 전달하여 해당 템플릿에서 새로운 Space를 만들 수 있습니다.

사용법:

$ hf spaces templates [OPTIONS]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces templates

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces 변수

Hub의 Space에 대한 환경 변수를 관리합니다.

사용법:

$ hf spaces variables [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• add: Space의 환경 변수를 추가하거나 업데이트합니다.
• delete: Space에서 환경 변수를 제거합니다.
• list: Space의 환경 변수를 나열합니다. [alias: ls]

hf spaces variables add

Space의 환경 변수를 추가하거나 업데이트합니다.

사용법:

$ hf spaces variables add [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• -e, --env TEXT: 환경 변수를 설정합니다. 예: —env ENV=value
• --env-file TEXT: 환경 변수가 포함된 파일을 읽습니다. -를 사용하면 stdin에서 읽습니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces variables add username/my-space -e DEBUG=1 $ hf spaces variables add username/my-space -e MODEL_ID=gpt2 -e MAX_TOKENS=512 $ hf spaces variables add username/my-space —env-file .env

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces variables delete

Space에서 환경 변수를 제거합니다.

사용법:

$ hf spaces variables delete [OPTIONS] SPACE_ID KEY

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]
• KEY: 제거할 변수의 이름. [필수]

옵션:

• -y, --yes: 프롬프트에 자동으로 Yes로 응답합니다.
• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces variables delete username/my-space DEBUG $ hf spaces variables delete username/my-space DEBUG —yes

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces variables list

Space의 환경 변수를 나열합니다. [alias: ls]

사용법:

$ hf spaces variables list [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]

옵션:

• --token TEXT: https://huggingface.co/settings/tokens에서 생성한 User Access Token입니다.
• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

예시 $ hf spaces variables ls username/my-space

자세히 알아보기 명령에 대한 자세한 정보는 hf <command> --help를 사용하세요. 문서는 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli에서 확인하세요.

hf spaces volumes

Hub의 Space에 대한 볼륨을 관리합니다.

사용법:

$ hf spaces volumes [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

옵션:

• --help: 이 메시지를 표시하고 종료합니다.

명령어:

• delete: Space에서 모든 볼륨을 제거합니다.
• list: Space에 마운트된 볼륨 목록을 표시합니다. [별칭: ls]
• set: Space의 볼륨을 설정(교체)합니다.

hf spaces volumes delete

Space에서 모든 볼륨을 제거합니다.

사용법:

$ hf spaces volumes delete [OPTIONS] SPACE_ID

인수:

• SPACE_ID: Space ID (예: username/repo-name). [필수]