Przechowuj swoje modele i kontenery w jednym rejestrze. Hippius Hub to bezpośredni zamiennik huggingface_hub: zmień jedną linię importu, a dotychczasowe skrypty, pobieranie i przesyłanie będą działać dalej.
# 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)EOFTo samo API Pythona co w Hugging Face
Model Registry to bezpośredni zamiennik huggingface_hub. Te same sygnatury funkcji, te same klasy wyjątków, ta sama struktura cache – podmień import, a twój kod będzie działać dalej, a transformers.from_pretrained(...) załaduje to, co pobiera. Pełny interfejs Pythona znajdziesz w sekcji Pull.
Wybierz swój interfejs – CLI albo klienta Pythona. Te same bajty, ten sam indeks modeli i te same dane logowania docker w obu. Struktura cache jest zgodna z huggingface_hub bajt po bajcie, więc transformers i diffusers ładują z niej dane, nie zauważając zmiany.
Bezpośredni zamiennik dla modeli Hugging Face, obrazów Dockera i artefaktów OCI. Przechowuj, udostępniaj i dostarczaj z jednego miejsca.
Te same ścieżki importu, te same sygnatury, te same typy wyjątków. Transformers, diffusers i datasets odczytują cache bez zmian.
Docker, oras, podman i hippius-hub wypychają i pobierają te same bajty. Wieloregionowa pamięć podręczna edge.
Każdy push jest analizowany po stronie serwera. Szukaj według formatu, architektury, liczby parametrów i kwantyzacji – bez ręcznych metadanych.
Żądania zakresowe rozdzielone na równoległe połączenia. Pull z trafieniem w cache dochodzi do 780 MB/s.
Peyton SpencerCEO, Ditto„Nasze koszty przechowywania danych w Hippius są prawie zerowe. Przenieśliśmy do Hippius wszystkie ślady (traces) generowane przez naszych agentów AI, a całość skaluje się płynnie, bez żadnych problemów i przy minimalnych kosztach.”
Ahmad AyadInżynier ML, Vidaio„Przenieśliśmy nasz pipeline przetwarzania wideo z AWS S3 do Hippius z jednego prostego powodu: żeby obniżyć koszty. Przejście przebiegło bez zakłóceń, nic w naszym sposobie pracy się nie zmieniło, po prostu płacimy mniej za przenoszenie tych samych danych.”
@0xROLOZ X„Nie mogę się doczekać, aż aplikacja Hippius pojawi się na moim iPhone i komputerze Mac i stanie się jedną z moich najczęściej używanych aplikacji”
Twój kod huggingface_hub i transformers działa dalej
Podmień import, wskaż cache
Modele i kontenery w jednej przestrzeni nazw
To samo logowanie w Pythonie, docker i oras
Każdy push indeksowany automatycznie
Format, architektura, parametry i kwantyzacja odczytane z nagłówka pliku
Skopiuj model z Hugging Face jednym poleceniem
Albo całe swoje konto HF
Żadna pojedyncza firma nie przechowuje twoich danych
Każdy plik podzielony na 30 części na niezależnych węzłach magazynujących
Publiczny pull bez konta
Bez ściany logowania po przekroczeniu limitu
Płać kartą lub kryptowalutą
Karta, BTC, USDC lub TAO; plany rozliczane on-chain
Tak. Plan Free daje 25 GB prywatnej i 100 GB publicznej przestrzeni na dane oraz około 100 GB transferu pull miesięcznie, a plany płatne kosztują od 5 do 99 USD miesięcznie. Aby utworzyć pierwszą przestrzeń nazw, saldo konta musi wynosić co najmniej 10 USD – to zabezpieczenie antyspamowe, ale sam plan pozostaje bezpłatny.
Za darmo
Na zawszePojemność 125 GB
Czego się spodziewać:
5 $
/mies.Pojemność 275 GB
Czego się spodziewać:
19 $
/mies.Pojemność 750 GB
Czego się spodziewać:
99 $
/mies.Pojemność 7 TB
Czego się spodziewać:
