# Huggingface_Hub

## Docs

- [🤗 हब क्लाइंट लाइब्रेरी](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/hi/index.md)
- [स्थापना](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/hi/installation.md)
- [जल्दी शुरू](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/hi/quick-start.md)

### 🤗 हब क्लाइंट लाइब्रेरी
https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/hi/index.md

# 🤗 हब क्लाइंट लाइब्रेरी

`huggingface_hub` लाइब्रेरी आपको [हगिंग फेस' के साथ काम करने की अनुमति देती है
हब](https://hf.co), रचनाकारों और सहयोगियों के लिए एक मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म।
अपनी परियोजनाओं के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और डेटासेट खोजें या सैकड़ों के साथ खेलें
हब पर होस्ट किए गए मशीन लर्निंग ऐप्स। आप अपने स्वयं के मॉडल और डेटासेट्स भी बना सकते हैं
और उन्हें समुदाय के साथ साझा कर सकते हैं। `huggingface_hub` लाइब्रेरी इसका एक आसान तरीका प्रदान करती है
ये सभी चीजें Python के साथ करें।

इसके साथ काम के लिए [quick-start] (क्विक-स्टार्ट) पढ़ें
`huggingface_hub` लाइब्रेरी। आप सीखेंगे कि हब से फाइलें कैसे डाउनलोड करें, एक रिपॉजिटरी कैसे बनाएं,
और हब पर फाइलें कैसे अपलोड करें। 🤗 हब पर अपनी रिपॉजिटरी कैसे प्रबंधित करें, चर्चाओं में कैसे भाग लें,
या इन्फरेंस एपीआई तक कैसे पहुँचें, इसके बारे में अधिक जानने के लिए पढ़ते रहें।

<div class="mt-10">
  <div class="w-full flex flex-col space-y-4 md:space-y-0 md:grid md:grid-cols-2 md:gap-y-4 md:gap-x-5">

    <a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./guides/overview">
      <div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-indigo-400 to-indigo-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">How-to guides</div>
      <p class="text-gray-700">Practical guides to help you achieve a specific goal. Take a look at these guides to learn how to use huggingface_hub to solve real-world problems.</p>
    </a>

    <a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./package_reference/overview">
      <div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-purple-400 to-purple-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">Reference</div>
      <p class="text-gray-700">Exhaustive and technical description of huggingface_hub classes and methods.</p>
    </a>

    <a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./concepts/git_vs_http">
      <div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-pink-400 to-pink-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">Conceptual guides</div>
      <p class="text-gray-700">High-level explanations for building a better understanding of huggingface_hub philosophy.</p>
    </a>

  </div>
</div>

<!--
<a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./tutorials/overview"
  ><div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-blue-400 to-blue-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">Tutorials</div>
  <p class="text-gray-700">Learn the basics and become familiar with using huggingface_hub to programmatically interact with the 🤗 Hub!</p>
</a> -->

## योगदान देना

`huggingface_hub` में सभी योगदानों का स्वागत किया जाता है और समान रूप से महत्व दिया जाता है! 🤗 इसके अलावा
कोड में मौजूदा समस्याओं को जोड़ने या ठीक करने से आप इसे बेहतर बनाने में भी मदद कर सकते हैं
यह सुनिश्चित करके कि दस्तावेज़ीकरण सटीक और अद्यतित है, प्रश्नों के उत्तर देने में सहायता करें
मुद्दे, और नई सुविधाओं का अनुरोध करें जो आपको लगता है कि लाइब्रेरी में सुधार करेगी।
एक नया मुद्दा या सुविधा अनुरोध कैसे सबमिट करें, पुल अनुरोध कैसे सबमिट करें, और यह सुनिश्चित करने के लिए अपने योगदानों का परीक्षण कैसे करें कि सब कुछ अपेक्षा के अनुरूप काम करता है, इसके बारे में अधिक जानने के लिए [योगदान गाइड](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/CONTRIBUTING.md) पर एक नज़र डालें।

योगदानकर्ताओं को सभी के लिए एक समावेशी और स्वागत योग्य सहयोगी स्थान बनाने के लिए हमारे
[आचार संहिता](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/CODE_OF_CONDUCT.md), का भी सम्मान करना चाहिए।

<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/docs/source/hi/index.md" />

### स्थापना
https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/hi/installation.md

# स्थापना

आरंभ करने से पहले, आपको उपयुक्त पैकेज स्थापित करके अपना परिवेश सेटअप करना होगा।

`huggingface_hub` का परीक्षण **Python 3.9+** पर किया गया है।

## पिप के साथ स्थापित करें

[वर्चुअल वातावरण](https://docs.python.org/3/library/venv.html) में `huggingface_hub` इंस्टॉल करने की अत्यधिक अनुशंसा की जाती है।
यदि आप Python वर्चुअल वातावरण से अपरिचित हैं, तो इस [गाइड](https://packaging.python.org/en/latest/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/) पर एक नज़र डालें।
एक वर्चुअल वातावरण विभिन्न परियोजनाओं को प्रबंधित करना आसान बनाता है, और निर्भरताओं के बीच संगतता समस्याओं से बचाता है।

अपनी प्रोजेक्ट निर्देशिका में एक वर्चुअल वातावरण बनाकर प्रारंभ करें:

```bash
python -m venv .env
```

वर्चुअल वातावरण सक्रिय करें. Linux और macOS पर:

```bash
source .env/bin/activate
```

वर्चुअल वातावरण सक्रिय करें Windows पर:

```bash
.env/Scripts/activate
```

अब आप `huggingface_hub` [PyPi रजिस्ट्री से](https://pypi.org/project/huggingface-hub/), इंस्टॉल करने के लिए तैयार हैं:

```bash
pip install --upgrade huggingface_hub
```

एक बार हो जाने के बाद [चेक इंस्टालेशन](#चेक-इंस्टॉलेशन), यह सुनिश्चित करने के लिए कि वह ठीक से काम कर रहा है।

### वैकल्पिक निर्भरताएँ स्थापित करें

`huggingface_hub` की कुछ निर्भरताएं [वैकल्पिक](https://setuptools.pypa.io/en/latest/userguide/dependency_management.html#optional-dependencies) हैं क्योंकि उन्हें `huggingface_hub` की मुख्य विशेषताओं को चलाने की आवश्यकता नहीं है। हालाँकि, यदि वैकल्पिक निर्भरताएँ स्थापित नहीं हैं तो `huggingface_hub` की कुछ सुविधाएँ उपलब्ध नहीं हो सकती हैं।

आप `pip` के माध्यम से वैकल्पिक निर्भरताएँ स्थापित कर सकते हैं:
```bash
# Install dependencies for both torch-specific and CLI-specific features.
pip install 'huggingface_hub[cli,torch]'
```

यहां `huggingface_hub` में वैकल्पिक निर्भरताओं की सूची दी गई है:
- `cli`: `huggingface_hub` के लिए अधिक सुविधाजनक CLI इंटरफ़ेस प्रदान करें।
- `fastai`, `torch`: फ्रेमवर्क-विशिष्ट सुविधाओं को चलाने के लिए निर्भरताएँ।
- `dev`: lib में योगदान करने के लिए निर्भरताएँ। इसमें 'परीक्षण' (परीक्षण चलाने के लिए), 'टाइपिंग' (टाइप चेकर चलाने के लिए) और 'गुणवत्ता' (लिंटर चलाने के लिए) शामिल हैं।


### स्रोत से इंस्टॉल करें

कुछ मामलों में, `huggingface_hub` को सीधे स्रोत से स्थापित करना दिलचस्प होता है।
यह आपको नवीनतम स्थिर संस्करण के बजाय अत्याधुनिक `main` संस्करण का उपयोग करने की अनुमति देता है।
`main` संस्करण नवीनतम विकास के साथ अद्यतित रहने के लिए उपयोगी है, उदाहरण के लिए यदि अंतिम आधिकारिक रिलीज के बाद से एक बग को ठीक किया गया है लेकिन अभी तक एक नई रिलीज शुरू नहीं की गई है।

हालांकि, इसका मतलब है कि `main` संस्करण हमेशा स्थिर नहीं हो सकता है।
हम `main` संस्करण को चालू रखने का प्रयास करते हैं, और अधिकांश समस्याएं आमतौर पर कुछ घंटों या एक दिन के भीतर हल हो जाती हैं।
यदि आप किसी समस्या का सामना करते हैं, तो कृपया एक समस्या खोलें ताकि हम इसे और भी जल्दी ठीक कर सकें!

```bash
pip install git+https://github.com/huggingface/huggingface_hub
```

स्रोत से इंस्टॉल करते समय, आप एक विशिष्ट शाखा भी निर्दिष्ट कर सकते हैं।
यह तब उपयोगी होता है जब आप किसी नई सुविधा या नए बग-फिक्स का परीक्षण करना चाहते हैं जिसे अभी तक मर्ज नहीं किया गया है:

```bash
pip install git+https://github.com/huggingface/huggingface_hub@my-feature-branch
```

एक बार हो जाने के बाद [चेक इंस्टालेशन](#चेक-इंस्टॉलेशन), यह सुनिश्चित करने के लिए कि वह ठीक से काम कर रहा है।

### संपादन योग्य इंस्टॉल

स्रोत से इंस्टॉल करने से आपको एक [संपादन योग्य इंस्टॉल](https://pip.pypa.io/en/stable/topics/local-project-installs/#editable-installs) कर सकते हैं।
यदि आप `huggingface_hub` में योगदान करने की योजना बना रहे हैं और कोड में परिवर्तनों का परीक्षण करने की आवश्यकता है,
तो यह एक अधिक उन्नत इंस्टॉलेशन है।
आपको अपनी मशीन पर `huggingface_hub` की एक स्थानीय प्रति क्लोन करने की आवश्यकता है।

```bash
# First, clone repo locally
git clone https://github.com/huggingface/huggingface_hub.git

# Then, install with -e flag
cd huggingface_hub
pip install -e .
```

ये कमांड उस फ़ोल्डर को लिंक करेंगे जिसमें आपने रिपॉजिटरी को क्लोन किया था और आपके Python लाइब्रेरी पथ।
Python अब सामान्य लाइब्रेरी पथ के अलावा आपके द्वारा क्लोन किए गए फ़ोल्डर के अंदर भी देखेगा।
उदाहरण के लिए, यदि आपके Python पैकेज आमतौर पर `./.venv/lib/python3.11/site-packages/` में स्थापित होते हैं,
तो Python उस फ़ोल्डर को भी खोजेगा जिसे आपने `./huggingface_hub/` क्लोन किया था।

## कोंडा के साथ स्थापित करें

यदि आप इससे अधिक परिचित हैं, तो आप [conda-forge चैनल](https://anaconda.org/conda-forge/huggingface_hub) का उपयोग करके `huggingface_hub` इंस्टॉल कर सकते हैं:


```bash
conda install -c conda-forge huggingface_hub
```

एक बार हो जाने के बाद [चेक इंस्टालेशन](#चेक-इंस्टॉलेशन), यह सुनिश्चित करने के लिए कि वह ठीक से काम कर रहा है।

## स्थापना की जाँच करें

एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, निम्नलिखित कमांड चलाकर जांचें कि `huggingface_hub` ठीक से काम करता है:

```bash
python -c "from huggingface_hub import model_info; print(model_info('gpt2'))"
```

यह कमांड हब से [gpt2](https://huggingface.co/gpt2) मॉडल के बारे में जानकारी प्राप्त करेगा।
आउटपुट इस तरह दिखना चाहिए:

```text
Model Name: gpt2
Tags: ['pytorch', 'tf', 'jax', 'tflite', 'rust', 'safetensors', 'gpt2', 'text-generation', 'en', 'doi:10.57967/hf/0039', 'transformers', 'exbert', 'license:mit', 'has_space']
Task: text-generation
```

## विंडोज़ सीमाएँ

हर जगह अच्छे एमएल को लोकतांत्रिक बनाने के हमारे लक्ष्य के साथ, हमने `huggingface_hub` को एक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म लाइब्रेरी बनाने के लिए बनाया है
और विशेष रूप से यूनिक्स-आधारित और विंडोज सिस्टम दोनों पर सही ढंग से काम करने के लिए।
हालाँकि, ऐसे कुछ मामले हैं जहाँ विंडोज़ पर चलने पर `huggingface_hub` की कुछ सीमाएँ हैं।
यहां ज्ञात मुद्दों की एक विस्तृत सूची दी गई है। यदि आप [Github](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/issues/new/choose) पर एक समस्या खोलकर किसी अनिर्दिष्ट समस्या का सामना करते हैं तो कृपया हमें बताएं।

- `huggingface_hub` का `cache` सिस्टम हब से डाउनलोड की गई फ़ाइलों को कुशलतापूर्वक `cache` करने के लिए सिमलिंक पर निर्भर करता है।
विंडोज़ पर, आपको सिमलिंक को सक्षम करने के लिए डेवलपर मोड को सक्रिय करना होगा या अपने स्क्रिप्ट को व्यवस्थापक के रूप में चलाना होगा।
यदि वे सक्रिय नहीं हैं, तो cache-सिस्टम अभी भी काम करता है लेकिन गैर-अनुकूलित तरीके से। अधिक जानकारी के लिए कृपया [cache सीमाएँ](./guides/manage-cache#limities) अनुभाग पढ़ें।
- हब पर फ़ाइलपथ में विशेष वर्ण हो सकते हैं (उदा. `"path/to?/my/file"`)।
विंडोज़ विशेष वर्णों पर अधिक प्रतिबंधात्मक है जिससे उन फ़ाइलों को विंडोज़ पर डाउनलोड करना असंभव हो जाता है।
उम्मीद है कि यह एक दुर्लभ मामला है। अगर आपको लगता है कि यह एक गलती है तो कृपया रेपो मालिक से संपर्क करें या समाधान निकालने के लिए हमसे संपर्क करें।


## अगले कदम

एक बार जब `huggingface_hub` आपकी मशीन पर ठीक से स्थापित हो जाता है,
तो आप आरंभ करने के लिए [पर्यावरण चर कॉन्फ़िगर करें](package_reference/environment_variables) या [हमारे गाइडों में से एक की जांच करें](guides/overview)।


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/docs/source/hi/installation.md" />

### जल्दी शुरू
https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/hi/quick-start.md

# जल्दी शुरू

[Hugging Face Hub](https://huggingface.co/) मशीन लर्निंग मॉडल, डेमो, डेटासेट और मेट्रिक्स साझा करने के लिए सबसे उपयुक्त स्थान है।
`huggingface_hub` लाइब्रेरी आपको अपने विकास परिवेश को छोड़े बिना हब के साथ इंटरैक्ट करने में मदद करती है।
आप आसानी से रिपॉजिटरी बना और प्रबंधित कर सकते हैं, फ़ाइलें डाउनलोड और अपलोड कर सकते हैं, और हब से उपयोगी मॉडल और डेटासेट मेटाडेटा प्राप्त कर सकते हैं।

## इंस्टालेशन

आरंभ करने के लिए, `huggingface_hub` लाइब्रेरी स्थापित करें:

```bash
pip install --upgrade huggingface_hub
```

अधिक विवरण के लिए, [installation](इंस्टॉलेशन) गाइड देखें।

## फ़ाइलें डाउनलोड करें

हब पर रिपॉजिटरी `git` वर्जन नियंत्रित हैं, और उपयोगकर्ता एक फ़ाइल या पूरी रिपॉजिटरी डाउनलोड कर सकते हैं।
फ़ाइलों को डाउनलोड करने के लिए आप `hf_hub_download()` फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।
यह फ़ंक्शन आपकी स्थानीय डिस्क पर एक फ़ाइल डाउनलोड और `cache` करेगा। अगली बार जब आपको उस फ़ाइल की आवश्यकता होगी,
तो यह आपके `cache` से लोड हो जाएगी, इसलिए आपको इसे फिर से डाउनलोड करने की आवश्यकता नहीं है।

आपको उस फ़ाइल की रिपॉजिटरी आईडी और फ़ाइल नाम की आवश्यकता होगी जिसे आप डाउनलोड करना चाहते हैं।
उदाहरण के लिए, [Pegasus](https://huggingface.co/google/pegasus-xsum) मॉडल कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल डाउनलोड करने के लिए:

```py
>>> from huggingface_hub import hf_hub_download
>>> hf_hub_download(repo_id="google/pegasus-xsum", filename="config.json")
```

फ़ाइल के किसी विशिष्ट संस्करण को डाउनलोड करने के लिए, शाखा नाम, टैग या कमिट हैश निर्दिष्ट करने के लिए `revision` पैरामीटर का उपयोग करें।
यदि आप कमिट हैश का उपयोग करना चुनते हैं, तो यह छोटे 7-वर्ण कमिट हैश के बजाय पूर्ण-लंबाई वाला हैश होना चाहिए:

```py
>>> from huggingface_hub import hf_hub_download
>>> hf_hub_download(
...     repo_id="google/pegasus-xsum",
...     filename="config.json",
...     revision="4d33b01d79672f27f001f6abade33f22d993b151"
... )
```

अधिक विवरण और विकल्पों के लिए, `hf_hub_download()` के लिए एपीआई संदर्भ देखें।

## प्रमाणीकरण

कई मामलों में, हब के साथ इंटरैक्ट करने के लिए आपको `Hugging Face` खाते से प्रमाणित होना होगा:
निजी रेपो डाउनलोड करें, फ़ाइलें अपलोड करें, पीआर बनाएं,...
[एक खाता बनाएं](https://huggingface.co/join), यदि आपके पास पहले से कोई खाता नहीं है| और फिर अपना [User Access Token](https://huggingface.co/docs/hub/security-tokens) प्राप्त करने के लिए साइन इन करें, आपके [सेटिंग्स पेज](https://huggingface.co/settings/tokens) से। उपयोगकर्ता एक्सेस टोकन का उपयोग हब पर आपकी पहचान को प्रमाणित करने के लिए किया जाता है।

> [!TIP]
> टोकन में `read` या `write` की अनुमतियाँ हो सकती हैं। यदि आप कोई रिपॉजिटरी बनाना या संपादित करना चाहते हैं तो सुनिश्चित करें कि आपके पास `write` का एक्सेस टोकन है। अन्यथा, अनजाने में आपके टोकन के लीक होने की स्थिति में जोखिम को कम करने के लिए `read` का टोकन जनरेट करना सबसे अच्छा है।

### लॉगिन कमांड

प्रमाणित करने का सबसे आसान तरीका टोकन को अपनी मशीन पर सहेजना है।
आप `login()` कमांड का उपयोग करके टर्मिनल से ऐसा कर सकते हैं:

```bash
hf auth login
```

कमांड आपको बताएगा कि क्या आप पहले से लॉग इन हैं और आपसे आपके टोकन के लिए पूछेगा। फिर टोकन को मान्य किया जाता है और आपकी `HF_HOME` निर्देशिका (डिफ़ॉल्ट रूप से `~/.cache/huggingface/token`) में सहेजा जाता है। 
हब के साथ इंटरैक्ट करने वाला कोई भी स्क्रिप्ट या लाइब्रेरी अनुरोध भेजते समय इस टोकन का उपयोग करेगा।

वैकल्पिक रूप से, आप किसी नोटबुक या स्क्रिप्ट में `login()` का उपयोग करके प्रोग्रामेटिक रूप से लॉगिन कर सकते हैं:

```py
>>> from huggingface_hub import login
>>> login()
```

आप एक समय में केवल एक ही खाते में लॉग इन कर सकते हैं। नए खाते में लॉग इन करने से आप स्वचालित रूप से पिछले खाते से लॉग आउट हो जाएंगे।
अपने वर्तमान में सक्रिय खाते को निर्धारित करने के लिए, बस `hf auth whoami` कमांड चलाएँ।

> [!WARNING]
> एक बार लॉग इन करने के बाद, हब के सभी अनुरोध - यहां तक ​​कि वे तरीके जिनके लिए आवश्यक रूप से प्रमाणीकरण की आवश्यकता नहीं होती है - डिफ़ॉल्ट रूप से आपके एक्सेस टोकन का उपयोग करेंगे। यदि आप अपने टोकन के निहित उपयोग को अक्षम करना चाहते हैं, तो आपको एक पर्यावरण चर के रूप में `HF_HUB_DISABLE_IMPLICIT_TOKEN=1` सेट करना चाहिए [देखें संदर्भ](../package_reference/environment_variables#hfhubdisableimplicittoken)।

### स्थानीय रूप से कई टोकन प्रबंधित करें

आप प्रत्येक टोकन के साथ `login()` कमांड से लॉग इन करके अपनी मशीन पर कई टोकन सहेज सकते हैं। यदि आपको इन टोकन के बीच स्थानीय रूप से स्विच करने की आवश्यकता है, तो आप [auth switch] कमांड का उपयोग कर सकते हैं:

```bash
hf auth switch
```

यह कमांड आपको सहेजे गए टोकन की सूची से उसके नाम से एक टोकन चुनने के लिए कहेगा। एक बार चुने जाने के बाद, चुना गया टोकन `_active_` टोकन बन जाता है, और इसका उपयोग हब के साथ सभी इंटरैक्शन के लिए किया जाएगा।

आप `hf auth list` के साथ अपनी मशीन पर उपलब्ध सभी एक्सेस टोकन सूचीबद्ध कर सकते हैं।

### पर्यावरण चर

पर्यावरण चर `HF_TOKEN` का उपयोग स्वयं को प्रमाणित करने के लिए भी किया जा सकता है। यह एक ऐसे स्थान में विशेष रूप से उपयोगी है जहाँ आप `HF_TOKEN` को [Space Secret](https://huggingface.co/docs/hub/spaces-overview#managing-secrets) के रूप में सेट कर सकते हैं।

> [!TIP]
> **नया:** Google Colaboratory आपको अपनी नोटबुक के लिए [private keys](https://twitter.com/GoogleColab/status/1719798406195867814) परिभाषित करने देता है। स्वचालित रूप से प्रमाणित होने के लिए एक `HF_TOKEN` रहस्य परिभाषित करें!

पर्यावरण चर या रहस्य के माध्यम से प्रमाणीकरण को आपकी मशीन पर संग्रहीत टोकन पर प्राथमिकता दी जाती है।

### मेथड पैरामीटर

अंत में, `token` को पैरामीटर के रूप में स्वीकार करने वाली किसी भी विधि में अपना टोकन पास करके प्रमाणित करना भी संभव है।

```
from huggingface_hub import whoami

user = whoami(token=...)
```
सामान्यतः इसकी अनुशंसा नहीं की जाती है, सिवाय उन परिस्थितियों में जहाँ आप अपना टोकन स्थायी रूप से संग्रहीत नहीं करना चाहते हैं या यदि आपको एक साथ कई टोकन संभालने की आवश्यकता है।

> [!WARNING]
> टोकन को पैरामीटर के रूप में पास करते समय कृपया सावधान रहें। अपने कोडबेस या नोटबुक में इसे हार्डकोड करने के बजाय टोकन को एक सुरक्षित वॉल्ट से लोड करना हमेशा सबसे अच्छा अभ्यास होता है। यदि आप अनजाने में अपना कोड साझा करते हैं तो हार्डकोडेड टोकन एक बड़ा रिसाव जोखिम पेश करते हैं।

## रिपॉजिटरी बनाएँ

एक बार जब आप पंजीकृत हो जाते हैं और लॉग इन कर लेते हैं, तो `create_repo()`
फ़ंक्शन के साथ एक रिपॉजिटरी बनाएँ:

```py
>>> from huggingface_hub import HfApi
>>> api = HfApi()
>>> api.create_repo(repo_id="super-cool-model")
```

यदि आप चाहते हैं कि आपकी रिपॉजिटरी निजी हो, तो:

```py
>>> from huggingface_hub import HfApi
>>> api = HfApi()
>>> api.create_repo(repo_id="super-cool-model", private=True)
```

निजी रिपॉजिटरी आपके अलावा किसी और को दिखाई नहीं देंगी।

> [!TIP]
> रिपॉजिटरी बनाने या हब पर सामग्री पुश करने के लिए, आपको एक उपयोगकर्ता एक्सेस
> टोकन प्रदान करना होगा जिसके पास `write` की अनुमति हो।
> टोकन बनाते समय आप अपने [सेटिंग्स पेज](https://huggingface.co/settings/tokens) में अनुमति चुन सकते हैं।

## फाइलें अपलोड करें

अपनी नव निर्मित रिपॉजिटरी में फ़ाइल जोड़ने के लिए `upload_file()` फ़ंक्शन का उपयोग करें। आप
निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है:

1. अपलोड करने के लिए फ़ाइल का पथ.
2. रिपोजिटरी में फ़ाइल का पथ.
3. रिपॉजिटरी आईडी जहाँ आप फ़ाइल जोड़ना चाहते हैं।

```py
>>> from huggingface_hub import HfApi
>>> api = HfApi()
>>> api.upload_file(
...     path_or_fileobj="/home/lysandre/dummy-test/README.md",
...     path_in_repo="README.md",
...     repo_id="lysandre/test-model",
... )
```

एक समय में एक से अधिक फ़ाइल अपलोड करने के लिए, [अपलोड](./guides/upload) मार्गदर्शिका पर एक नज़र डालें
जो आपको फ़ाइलें अपलोड करने के कई तरीकों से परिचित कराएगा (git के साथ या उसके बिना)।

## अगले कदम

`huggingface_hub` लाइब्रेरी उपयोगकर्ताओं को हब के साथ बातचीत करने का एक आसान तरीका प्रदान करती है
Python के साथ. हब पर आप अपनी फ़ाइलों और रिपॉजिटरी को कैसे प्रबंधित कर सकते हैं,,
इसके बारे में अधिक जानने के लिए, हम अनुशंसा करते हैं कि आप हमारे [कैसे करें मार्गदर्शिकाएं](./guides/अवलोकन) पढ़ें:

- [अपना भंडार प्रबंधित करें](./guides/repository)।
- हब से [डाउनलोड](./guides/download) फ़ाइलें।
- हब पर [अपलोड](./guides/upload) फ़ाइलें।
- अपने इच्छित मॉडल या डेटासेट के लिए [हब खोजें](./guides/search)।
- तेज अनुमान के लिए [अनुमान एपीआई तक पहुंचें](./guides/अनुमान)।


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/docs/source/hi/quick-start.md" />
