Guarda tus modelos y tus contenedores en un solo registro. Hippius Hub sustituye directamente a huggingface_hub: cambia una línea de import y tus scripts, descargas y subidas actuales siguen funcionando.
# 1. Install the CLI (it is also the Python library)pip install hippius_hub# 2. Save your API token from https://console.hippius.com/dashboard/settingshippius-hub login --hippius-token <paste-token-here># 3. Create your namespace (this also saves your upload credentials)hippius-hub registry provision my-team# 4. Push a model folder as revision v1hippius-hub upload my-team/qwen-7b ./qwen-7b --revision v1# 5. Load it with transformers: download from Hippius, then read the folderpython - <<'EOF'from hippius_hub import snapshot_downloadfrom transformers import AutoModelpath = snapshot_download("my-team/qwen-7b", revision="v1")model = AutoModel.from_pretrained(path)EOFLa misma API de Python que Hugging Face
El Model Registry sustituye directamente a huggingface_hub. Las mismas firmas de funciones, las mismas clases de excepción, la misma estructura de caché: cambia el import y tu código sigue funcionando, y transformers.from_pretrained(...) carga lo que descarga. Consulta Pull para ver toda la API de Python.
Elige tu interfaz: la CLI o el cliente de Python. Los mismos bytes, el mismo índice de modelos, las mismas credenciales de docker en ambos. La estructura de la caché coincide byte a byte con la de huggingface_hub, así que transformers y diffusers cargan desde ella sin notar el cambio.
Sustituto directo para modelos de Hugging Face, imágenes de Docker y artefactos OCI. Almacena, comparte y publica desde un solo lugar.
Las mismas rutas de import, las mismas firmas, los mismos tipos de excepción. Transformers, diffusers y datasets leen la caché sin cambios.
Docker, oras, podman y hippius-hub suben y descargan los mismos bytes. Caché en el edge multirregión.
Cada push se analiza en el servidor. Busca por formato, arquitectura, número de parámetros y cuantización, sin metadatos manuales.
Solicitudes de rango repartidas entre conexiones paralelas. Las descargas con acierto de caché alcanzan picos de 780 MB/s.
Peyton SpencerCEO, Ditto“Nuestros gastos de almacenamiento en Hippius son casi nulos. Hemos llevado a Hippius todas las trazas que generan nuestros agentes de IA, y sigue escalando sin ningún problema y con un gasto mínimo.”
Ahmad AyadIngeniero de ML, Vidaio“Trasladamos nuestro pipeline de procesamiento de video de AWS S3 a Hippius por una sola razón: reducir gastos. El cambio fue impecable, nada cambió en nuestro flujo de trabajo; simplemente pagamos menos por mover los mismos datos.”
@0xROLOEn X“Tengo muchas ganas de tener la app de Hippius en mi iPhone y mi Mac, y de convertirla en una de mis apps más usadas”
Tu código de huggingface_hub y transformers sigue funcionando
Cambia el import, apunta la caché
Modelos y contenedores en un mismo espacio de nombres
El mismo inicio de sesión desde Python, docker u oras
Cada push se indexa automáticamente
Formato, arquitectura, parámetros y cuantización, leídos de la cabecera del archivo
Replica un modelo de Hugging Face con un solo comando
O toda tu cuenta de HF
Ninguna empresa por sí sola guarda tus datos
Cada archivo se divide en 30 fragmentos en mineros de almacenamiento independientes
Descargas públicas sin cuenta
Sin muro de inicio de sesión por límite de solicitudes
Paga con tarjeta o cripto
Tarjeta, BTC, USDC o TAO; planes liquidados en la cadena
Sí. El plan Free te da 25 GB de almacenamiento privado y 100 GB de almacenamiento público, con unos 100 GB de pulls al mes, y los planes de pago van de 5 US$ a 99 US$ al mes. Para crear tu primer espacio de nombres, tu cuenta necesita un saldo de al menos 10 US$ como control antispam, pero el plan en sí sigue siendo gratis.
Gratis
Para siempre125 GB de almacenamiento
Qué esperar:
5 $
/mes275 GB de almacenamiento
Qué esperar:
19 $
/mes750 GB de almacenamiento
Qué esperar:
99 $
/mes7 TB de almacenamiento
Qué esperar:
