Hub documentation
Форматы файлов
Единый вход (SSO) Журналы аудита Регионы хранения Data Studio для частных наборов данных Группы ресурсов (управление доступом) Расширенные параметры вычислений Расширенная безопасность Управление токенами Служебные учётные записи Аналитика издателя Коллекции групп гейтинга Сетевая безопасность Аналитика загрузок Ограничения частоты запросов Статьи в блоге
PRO Plan Репозитории Начало работы с репозиториями Настройки репозитория Ограничения хранилища Бэкенд хранения (Xet) Локальный кэш Pull Requests и обсуждения Уведомления Коллекции Вебхуки GitHub Actions Ноутбуки Дальнейшие шаги Лицензии
Модели Центр моделей Карточки моделей Результаты оценки Данные таблицы лидеров Модели с ограниченным доступом Загрузка моделей Загрузка моделей Интегрированные библиотеки Виджеты моделей Вывод модели Статистика загрузок моделей Чек-лист выпуска модели Аппаратное обеспечение Локальные приложения Часто задаваемые вопросы Дополнительные темы
Наборы данных Обзор наборов данных Карточки датасетов Защищённые наборы данных Загрузка наборов данных Загрузка наборов данных (для LLM) Загрузка наборов данных Потоковые наборы данных Интегрированные библиотеки
Spaces Argilla Daft Dask Наборы данных Data Designer Distilabel DuckDB Embedding Atlas fenic FiftyOne Lance Pandas Polars
Data Studio Следы агента Статистика загрузок датасетов Аутентификация для частных и защищённых наборов данных Поддерживаемые форматы файлов Выполнение преобразований данных Оптимизация производительности
Spark WebDataset Обзор Spaces Обновление GPU в Spaces Spaces ZeroGPU Spaces Dev Mode Использование диска и хранилище Spaces Spaces Домен Spaces в качестве MCP-серверов Spaces в качестве инструментов агентов Spaces в качестве конечных точек API Gradio Spaces Streamlit Spaces Статические HTML Spaces Docker Spaces Встраивание вашего Space Запуск Spaces с Docker Справочник по конфигурации Spaces Кнопка «Войти через HF» Рекомендуемые Spaces Spaces Журнал изменений Дополнительные темы
Бuckets для хранения new Руководство по миграции Паттерны доступа Совместимость с S3 Интеграции с хранилищами Безопасность хранилища
Образы контейнеров new Задания Обзор заданий Быстрый старт Тарифы и биллинг Управление заданиями Конфигурация Использование образов Docker Развёртывание моделей Обучение моделей Примеры и учебные материалы Обработка больших наборов данных Планирование задач Автоматизация Webhook Справочник
Агенты Обзор агентов Hugging Face CLI для ИИ-агентов Hugging Face MCP Server Навыки агентов Hugging Face Создание агентов с помощью HF SDK Локальные агенты с llama.cpp Библиотеки агентов Формат трассировок сессий
Другое Форматы файлов
Polars поддерживает следующие форматы файлов при чтении из Hugging Face:
Приведённые ниже примеры показывают только настройки по умолчанию. Используйте ссылки выше, чтобы просмотреть все доступные параметры в справочнике API.
Parquet
Parquet — предпочтительный формат файлов, так как он хранит схему с информацией о типах непосредственно в файле. Это устраняет неоднозначность при разборе и ускоряет чтение. Чтобы прочитать файл Parquet в Polars, используйте функцию read_parquet:
pl.read_parquet("hf://datasets/roneneldan/TinyStories/data/train-00000-of-00004-2d5a1467fff1081b.parquet")CSV
Функция read_csv может использоваться для чтения файла CSV:
pl.read_csv("hf://datasets/lhoestq/demo1/data/train.csv")JSON
Polars поддерживает чтение нового формата JSON с разделением по строкам — также известного как json lines — с помощью функции read_ndjson:
pl.read_ndjson("hf://datasets/proj-persona/PersonaHub/persona.jsonl")