csghub-sdk 0.3.6

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CSGHub SDK

介绍

CSGHub SDK 是一个强大的 Python 客户端，专门设计用于与 CSGHub 服务器无缝交互。这个工具包旨在为 Python 开发者提供一个高效且直接的方法来操作和管理远程 CSGHub 实例。无论您是希望自动化任务、管理数据，还是将 CSGHub 功能集成到您的 Python 应用中，CSGHUB SDK 都提供了一整套功能，让您轻松实现目标。

主要特性

仅需几行代码即可无缝快速切换模型下载地址至OpenCSG，提高模型下载速度。

轻松连接并与您的 Python 代码中的 CSGHub 服务器实例交互。

全面的 API 覆盖：完全访问 CSGHub 服务器提供的广泛功能，确保您可以执行广泛的操作。

用户友好：设计简单，使其对初学者友好，同时对高级用户来说足够强大。

高效的数据管理：简化在您的 CSGHub 服务器上管理和操作数据的过程。

自动化就绪：自动化重复任务和过程，节省时间并减少人为错误的可能性。

开源：深入源代码，贡献并自定义 SDK 以适应您的特定需求。

主要功能包括：

1. 仓库下载（模型/数据集）
2. 仓库信息查询（与huggingface兼容）

获取Token

浏览器访问OpenCSG，点击右上角注册完成用户注册过程，使用已经注册成功的用户和密码登录OpenCSG，登录成功后在账号设置中找到Access Token来获取token。

入门

要开始使用 CSGHub SDK，请确保您的系统上安装了 Python。然后，您可以使用 pip 安装 SDK：

pip install csghub-sdk

安装后，您可以开始将 SDK 导入到您的 Python 脚本中，以连接到您的 CSGHub 服务器：

import os 
from pycsghub.repo_reader import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

os.environ['CSG_TOKEN'] = '3b77c98077b415ca381ded189b86d5df226e3776'

mid = 'OpenCSG/csg-wukong-1B'
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mid)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mid)

inputs = tokenizer.encode("Write a short story", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs)
print('result: ',tokenizer.batch_decode(outputs))

快速切换下载地址

通过如下方式仅需将导入包名transformers修改为pycsghub.repo_reader并设置下载token，即可实现无缝快速切换模型下载地址

os.environ['CSG_TOKEN'] = 'token-of-your'
from pycsghub.repo_reader import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

从源代码安装

git clone https://github.com/OpenCSGs/csghub-sdk.git
cd csghub-sdk
pip install .

您可以使用pip install '.[train]'来安装与模型和数据集相关的依赖，例如：

pip install '.[train]'

命令行使用示例

export CSG_TOKEN=your_access_token

# 模型下载
csghub-cli download wanghh2000/myprivate1 

# 数据集下载
csghub-cli download wanghh2000/myds1 -t dataset

# 上传单个文件
csghub-cli upload wanghh2000/myprivate1 abc/3.txt

# 上传多个文件
csghub-cli upload wanghh2000/myds1 abc/4.txt abc/5.txt -t dataset 

文件默认下载路径为~/.cache/csg/

SDK使用示例

模型下载

from pycsghub.snapshot_download import snapshot_download
token = "your_access_token"

endpoint = "https://hub.opencsg.com"
repo_type = "model"
repo_id = 'OpenCSG/csg-wukong-1B'
cache_dir = '/Users/hhwang/temp/'
result = snapshot_download(repo_id, repo_type=repo_type, cache_dir=cache_dir, endpoint=endpoint, token=token,)

数据集下载

from pycsghub.snapshot_download import snapshot_download
token = "your_access_token"

endpoint = "https://hub.opencsg.com"
repo_id = 'AIWizards/tmmluplus'
repo_type = "dataset"
cache_dir = '/Users/xiangzhen/Downloads/'
result = snapshot_download(repo_id, repo_type=repo_type, cache_dir=cache_dir, endpoint=endpoint, token=token)

单文件下载

使用file_download封装接口进行单文件下载

from pycsghub.file_download import file_download
token = "your_access_token"

endpoint = "https://hub.opencsg.com"
repo_type = "model"
repo_id = 'OpenCSG/csg-wukong-1B'
cache_dir = '/home/test/'
result = file_download(repo_id, file_name='README.md', cache_dir=cache_dir, endpoint=endpoint, token=token, repo_type=repo_type)

使用http_get接口进行单文件下载

from pycsghub.file_download import http_get
token = "your_access_token"

url = "https://hub.opencsg.com/api/v1/models/OpenCSG/csg-wukong-1B/resolve/tokenizer.model"
local_dir = '/home/test/'
file_name = 'test.txt'
headers = None
cookies = None
http_get(url=url, token=token, local_dir=local_dir, file_name=file_name, headers=headers, cookies=cookies)

单文件上传

from pycsghub.file_upload import http_upload_file

token = "your_access_token"

endpoint = "https://hub.opencsg.com"
repo_type = "model"
repo_id = 'wanghh2000/myprivate1'
result = http_upload_file(repo_id, endpoint=endpoint, token=token, repo_type='model', file_path='test1.txt')

多文件上传

from pycsghub.file_upload import http_upload_file

token = "your_access_token"

endpoint = "https://hub.opencsg.com"
repo_type = "model"
repo_id = 'wanghh2000/myprivate1'

repo_files = ["1.txt", "2.txt"]
for item in repo_files:
    http_upload_file(repo_id=repo_id, repo_type=repo_type, file_path=item, endpoint=endpoint, token=token)

兼容huggingface的模型加载

huggingface的transformers库支持直接输入huggingface上的repo_id以下载并读取相关模型，如下列所示：

from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('model/repoid')

在这段代码中，hf的transformer库首先下载模型到本地cache文件夹中，然后读取配置，并通过反射到相关类进行加载的方式加载模型。

CSGHub SDK v0.2版本为了兼容huggingface也提供用户最常用的功能，模型下载与加载。并可以通过如下的方式进行模型下载与加载

# 注意首先要进行环境变量设置，因为下载需要token，下述api的调用，会直接在环境变量中查找相应的token。
# import os 
# os.environ['CSG_TOKEN'] = 'token_to_set'
from pycsghub.repo_reader import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('model/repoid')

这段代码首先：

1. 调用CSGHub SDK库的snapshot_download下载相关文件。

2. 通过动态批量类生成与类名反射机制，批量创建大量与transformers自动类加载的重名类。

3. 为其赋予from_pretrained方法，这样读取出来的模型即为hf-transformers模型。

功能计划

1. 数据集下载
2. 使用命令行工具的方式与CSGHub交互
3. CSGHub仓库的创建、修改等管理操作
4. 模型本地或在线部署
5. 模型本地或在线微调
6. 模型发布到远程托管仓库