Stockez vos modèles et vos conteneurs dans un seul registre. Hippius Hub remplace directement huggingface_hub : modifiez une ligne d’import et vos scripts, téléchargements et envois existants continuent de fonctionner.
# 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 même API Python que Hugging Face
Le Model Registry remplace directement huggingface_hub. Mêmes signatures de fonctions, mêmes classes d’exception, même structure de cache — changez l’import et votre code continue de fonctionner, et transformers.from_pretrained(...) charge ce qu’il télécharge. Consultez Pull pour l’ensemble de l’API Python.
Choisissez votre interface — la CLI ou le client Python. Mêmes octets, même index de modèles, mêmes identifiants docker des deux côtés. La structure du cache reproduit celle de huggingface_hub octet pour octet : transformers et diffusers y chargent leurs modèles sans remarquer le changement.
Le remplaçant direct pour vos modèles Hugging Face, images Docker et artefacts OCI. Stockez, partagez et livrez depuis un seul endroit.
Mêmes chemins d’import, mêmes signatures, mêmes types d’exception. Transformers, diffusers et datasets lisent le cache tel quel.
Docker, oras, podman et hippius-hub poussent et tirent tous les mêmes octets. Cache en périphérie multirégion.
Chaque push est analysé côté serveur. Recherchez par format, architecture, nombre de paramètres et quantification — sans métadonnées à saisir.
Requêtes par plages réparties sur des connexions parallèles. Les pulls servis depuis le cache montent jusqu’à 780 Mo/s.
Peyton SpencerCEO, Ditto« Nos coûts de stockage sur Hippius sont quasi nuls. Nous avons transféré sur Hippius toutes les traces que génèrent nos agents d’IA, et tout continue de monter en charge proprement, sans le moindre problème et pour un coût minime. »
Ahmad AyadIngénieur ML, Vidaio« Nous avons migré notre pipeline de traitement vidéo d’AWS S3 vers Hippius pour une raison simple : réduire nos coûts. La transition s’est faite sans accroc, rien n’a changé dans notre façon de travailler, nous payons simplement moins pour déplacer les mêmes données. »
@0xROLOSur X« J’ai hâte d’avoir l’app Hippius sur mon iPhone et mon Mac, et d’en faire l’une de mes apps les plus utilisées »
Votre code huggingface_hub et transformers continue de fonctionner
Changez l’import, pointez le cache
Modèles et conteneurs dans un même espace de noms
Même connexion depuis Python, docker ou oras
Chaque push indexé automatiquement
Format, architecture, paramètres, quantification, lus dans l’en-tête du fichier
Répliquez un modèle Hugging Face en une commande
Ou tout votre compte HF
Aucune entreprise ne détient seule vos données
Chaque fichier découpé en 30 morceaux chez des mineurs de stockage indépendants
Pulls publics sans compte
Pas de connexion imposée par une limite de requêtes
Payez par carte ou en crypto
Carte, BTC, USDC ou TAO ; offres réglées sur la blockchain
Oui. L’offre Free vous donne 25 Go de stockage privé et 100 Go de stockage public, avec environ 100 Go de pulls par mois, et les offres payantes vont de 5 $ à 99 $ par mois. Pour créer votre premier espace de noms, votre compte doit avoir un solde d’au moins 10 $, une mesure anti-spam, mais l’offre elle-même reste gratuite.
Gratuit
À vie125 Go de stockage
À quoi vous attendre :
5 $
/mois275 Go de stockage
À quoi vous attendre :
19 $
/mois750 Go de stockage
À quoi vous attendre :
99 $
/mois7 To de stockage
À quoi vous attendre :
