如何在Hugging Face Hub中高效筛选热门模型

Hugging Face Hub作为当前最流行的机器学习模型托管平台，提供了丰富的API接口供开发者调用。本文将详细介绍如何通过API高效获取平台上的热门模型，特别是针对文本生成推理(TGI)和文本嵌入推理(TEI)等特定类型的模型。

获取热门模型的方法

Hugging Face Hub的API支持按多种条件筛选模型，其中获取热门模型最有效的方式是使用likes7d排序参数。这个参数会返回过去7天内获得最多点赞的模型，实际上就是平台定义的"trending"（热门）模型。

from huggingface_hub import HfApi

api = HfApi()

# 获取前5个最热门的TGI模型
for model in api.list_models(filter="text-generation-inference", sort="likes7d", limit=5):
    print(f"模型ID: {model.id}, 总点赞数: {model.likes}, 下载量: {model.downloads}")

模型访问权限筛选

在实际应用中，开发者经常需要区分公开模型和需要申请访问权限的模型（gated模型）。最新版本的Hugging Face Hub API已经支持直接通过gated参数进行筛选：

# 获取前5个公开可用的热门TGI模型
public_models = api.list_models(
    filter="text-generation-inference",
    sort="likes7d",
    limit=5,
    gated=False
)

# 获取前5个需要申请的热门TGI模型
gated_models = api.list_models(
    filter="text-generation-inference",
    sort="likes7d",
    limit=5,
    gated=True
)

实际应用建议

1. 定期更新模型列表：由于热门模型会随时间变化，建议定期（如每周）更新你的模型列表。

2. 结合多种筛选条件：可以同时使用模型类型、框架、许可证等多种条件进行组合筛选，获取最符合需求的模型。

3. 缓存机制：对于频繁访问的场景，建议实现本地缓存机制，避免频繁调用API。

4. 错误处理：API调用时添加适当的错误处理和重试机制，保证应用稳定性。

通过合理利用Hugging Face Hub提供的API接口，开发者可以轻松获取平台上的热门模型信息，为模型部署和应用开发提供有力支持。