模型仓库
什么是模型仓库
模型仓库（Model Hub）是对模型进行托管的地方，以便对模型进行存储、管理、发现和共享。用户可以在模型仓库中创建自己的模型仓库（Model Repository），上传、下载并管理模型文件，同时也可以从模型仓库中探索、获取和使用其他开放模型。
核心功能
- 模型上传与管理：支持通过 Web 界面、Git 命令行或 SDK 上传模型文件，包括大文件（通过 Git LFS）。
- 版本控制：基于 Git 对模型文件进行版本管理，支持查看历史版本与回滚。
- 模型发现：通过标签、任务类型、框架等维度检索和浏览开放模型。
- 权限控制：支持公开和私有两种可见性设置，私有模型仅授权用户可访问。
- 模型部署：支持一键将模型部署为推理实例，或发起微调训练。
支持的模型格式
平台兼容主流模型格式，包括：
- Hugging Face Transformers 格式（
config.json、pytorch_model.bin、.safetensors等） - GGUF 格式（适用于 llama.cpp）
- 其他通用模型权重文件
相关操作
模型卡片
了解什么是模型卡片（Model Card），以及如何编写规范的模型卡片来描述模型的基本信息、用途和标签。
创建模型仓库
介绍如何在平台上创建模型仓库，包括表单字段说明和创建后的操作。
上传模型
介绍如何通过 Web 界面、Git、命令行工具和 Python SDK 上传模型文件到模型仓库。
更新模型
介绍如何编辑模型文件、修改模型仓库设置以及删除模型仓库。
下载模型
介绍如何通过 Git、命令行工具和 Python SDK 下载模型仓库中的模型文件。