xiaoshiai-hub 1.2.2

Python SDK for XiaoShi AI Hub - Upload, download, and manage AI models and datasets with xpai-enc encryption support

XiaoShi AI Hub Python SDK

XiaoShi AI Hub Python SDK 是一个功能强大的 Python 库，用于与 XiaoShi AI Hub 平台进行交互。它提供了简单易用的 API 和命令行工具，支持模型、数据集和 Spaces 应用的上传、下载与管理，并支持大型模型文件的透明加密功能。

✨ 特性

• 🚀 简单易用 - 类似 Hugging Face Hub 的 API 设计，上手即用
• 🖥️ 命令行工具 - 提供 moha CLI，无需编写代码即可上传下载
• 🤖 AI 智能助手 - 通过自然语言管理仓库，支持 OpenAI 兼容 API（含 function calling）
• 📥 下载功能 - 支持下载单个文件或整个仓库
• 📤 上传功能 - 支持上传文件和文件夹到仓库
• 🔐 智能加密 - 自动加密大型模型文件（≥5MB 的 .safetensors、.bin、.pt、.pth、.ckpt 文件）
• 🚀 Spaces 支持 - 创建、发布、重新发布和管理 Space 应用
• 🎯 模式匹配 - 支持使用 allow/ignore 模式过滤文件
• 📊 进度显示 - 下载和上传时显示进度条
• 🔑 多种认证 - 支持用户名/密码和 Token 认证
• 🌐 环境变量配置 - 灵活的 Hub URL 配置
• 📝 文件操作 - 通过 API 直接创建、更新和删除仓库中的文件
• 💾 缓存支持 - 高效的文件缓存机制
• 🔍 类型提示 - 完整的类型注解，IDE 友好
• ✅ 仓库验证 - 上传前自动检查仓库是否存在
• 🧬 模型血缘 - 支持记录模型的基础模型和微调关系

📦 安装

基础安装

pip install xiaoshiai-hub

🚀 快速开始

命令行工具 (CLI)

安装后即可使用 moha 命令行工具：

# 查看帮助
moha --help

# 上传文件夹到仓库
moha upload ./my_model org/my-model --username your-username --password your-password

# 上传单个文件
moha upload-file ./config.yaml org/my-model --username your-username --password your-password

# 下载整个仓库
moha download org/my-model --username your-username --password your-password

# 下载单个文件
moha download-file org/my-model config.yaml --username your-username --password your-password

详细的 CLI 使用说明请参考 命令行工具 章节。

Python API

下载单个文件

from xiaoshiai_hub import moha_hub_download

# 下载单个文件
file_path = moha_hub_download(
    repo_id="demo/demo",
    filename="config.yaml",
    repo_type="models",  # 或 "datasets"、"spaces"
    username="your-username",
    password="your-password",
)
print(f"文件已下载到: {file_path}")

下载整个仓库

from xiaoshiai_hub import snapshot_download

# 下载整个仓库
repo_path = snapshot_download(
    repo_id="demo/demo",
    repo_type="models",
    username="your-username",
    password="your-password",
)
print(f"仓库已下载到: {repo_path}")

使用过滤器下载

from xiaoshiai_hub import snapshot_download

# 只下载 YAML 和 Markdown 文件
repo_path = snapshot_download(
    repo_id="demo/demo",
    allow_patterns=["*.yaml", "*.yml", "*.md"],
    ignore_patterns=[".git*", "*.log"],
    username="your-username",
    password="your-password",
)

上传文件

from xiaoshiai_hub import upload_file

# 上传单个文件
result = upload_file(
    path_file="./config.yaml",
    path_in_repo="config.yaml",
    repo_id="demo/my-model",
    repo_type="models",
    commit_message="Upload config file",
    username="your-username",
    password="your-password",
)
print(f"上传成功: {result}")

上传文件夹

from xiaoshiai_hub import upload_folder

# 上传整个文件夹
result = upload_folder(
    folder_path="./my_model",
    repo_id="demo/my-model",
    repo_type="models",
    commit_message="Upload model files",
    ignore_patterns=["*.log", ".git*"],  # 忽略这些文件
    username="your-username",
    password="your-password",
)
print(f"上传成功: {result}")

加密上传

SDK 会自动加密大型模型文件（≥5MB 的 .safetensors、.bin、.pt、.pth、.ckpt 文件）：

from xiaoshiai_hub import upload_file

# 上传文件，大型模型文件会自动加密
result = upload_file(
    path_file="./model.safetensors",  # 如果 ≥5MB，会自动加密
    path_in_repo="model.safetensors",
    repo_id="demo/my-model",
    repo_type="models",
    encryption_password="your-secure-password",  # 设置加密密码
    username="your-username",
    password="your-password",
)

上传文件夹（自动加密大文件）

from xiaoshiai_hub import upload_folder

# 上传文件夹，大型模型文件会自动加密
result = upload_folder(
    folder_path="./my_model",
    repo_id="demo/my-model",
    repo_type="models",
    encryption_password="your-secure-password",  # 大文件会自动加密
    ignore_patterns=["*.log", ".git*"],
    username="your-username",
    password="your-password",
)

使用 HubClient API

from xiaoshiai_hub import HubClient

# 创建客户端
client = HubClient(
    username="your-username",
    password="your-password",
)

# 列出仓库
repos = client.list_repositories(
    repo_type="models",
    scope="organization",       # "public"、"create"、"favorite"、"organization"
    organization="demo",
)
for repo in repos:
    print(f"{repo.organization}/{repo.name} - {repo.description}")

# 创建仓库
client.create_repository(
    organization="demo",
    repo_type="models",
    repo_name="my-model",
    description="我的模型",
    visibility="internal",
    metadata={
        "license": ["apache-2.0"],
        "frameworks": ["transformers"],
    },
    base_model=["demo/base-llama"],           # 基础模型（可选）
    relationship="finetune",                   # adapter/finetune/quantized/merge/repackage（可选）
)

# 获取仓库信息
repo_info = client.get_repository_info("demo", "models", "my-model")
print(f"仓库名称: {repo_info.name}")
print(f"组织: {repo_info.organization}")
print(f"所有者: {repo_info.owner}")
print(f"可见性: {repo_info.visibility}")

# 更新仓库
client.update_repository(
    organization="demo",
    repo_type="models",
    repo_name="my-model",
    description="更新后的描述",
)

# 列出分支
refs = client.get_repository_refs("demo", "models", "my-model")
for ref in refs:
    print(f"分支: {ref.name} (commit: {ref.hash[:8]})")

# 创建分支（幂等操作，已存在则直接返回）
client.create_branch("demo", "models", "my-model", "dev", "main")

# 删除分支（幂等操作，不存在则直接返回）
client.delete_branch("demo", "models", "my-model", "dev")

# 浏览仓库内容
content = client.get_repository_content("demo", "models", "my-model", "main")
for entry in content.entries:
    print(f"{entry.type}: {entry.name} ({entry.size} bytes)")

# 创建/更新仓库中的文件（适用于小型文本文件）
client.create_file(
    organization="demo",
    repo_type="models",
    repo_name="my-model",
    branch="main",
    file_path="README.md",
    content="# My Model\n\n这是我的模型",
    message="Add README",
)

# 删除仓库中的文件
client.delete_file(
    organization="demo",
    repo_type="models",
    repo_name="my-model",
    branch="main",
    file_path="old_file.txt",
    message="Remove old file",
)

# 删除仓库
client.delete_repository("demo", "models", "my-model")

Spaces 应用管理

SDK 支持创建和管理 Spaces 应用，可以将 Gradio、Streamlit 或 Docker 应用部署到集群上。

from xiaoshiai_hub import HubClient

client = HubClient(
    username="your-username",
    password="your-password",
)

# 查看可用集群
clusters = client.list_clusters("demo")
for c in clusters:
    print(f"集群: {c.name} (ID: {c.id}, 状态: {c.state})")

# 查看集群下的工作空间
workspaces = client.list_cluster_workspaces("demo", cluster_id="cluster-1")
for ws in workspaces:
    print(f"工作空间: {ws.name} (ID: {ws.id})")

# 查看工作空间下的规格（Flavor）
flavors = client.list_workspace_flavors("demo", cluster_id="cluster-1", workspace_id="ws-1")
for f in flavors:
    print(f"规格: {f.name} (ID: {f.id}, 类型: {f.type})")

# 查看可用产品模版
products = client.list_products("demo")
for p in products:
    versions = [v.version for v in p.versions]
    print(f"模版: {p.name} (ID: {p.id}, 版本: {versions})")

# 创建 Space 仓库
client.create_space_repository(
    organization="demo",
    repo_name="my-app",
    cluster="cluster-1",
    namespace="ws-1",
    product_id="gradio",
    product_version="1.0.0",
    visibility="internal",
    flavor="gpu-a100",                          # 可选：GPU 规格
    env=[{"name": "MODEL_NAME", "value": "llama-7b"}],  # 可选：环境变量
    description="我的 Gradio 应用",
)

# 发布 Space
client.deploy_space("demo", "my-app")

# 重新发布 Space
client.redeploy_space("demo", "my-app")

# 查看 Space 状态
status = client.get_space_status("demo", "my-app")
print(f"健康状态: {'健康' if status.healthy else '不健康'}")
print(f"阶段: {status.phase}")
if status.endpoints:
    for ep in status.endpoints:
        print(f"端点: {ep.name} ({ep.kind}) -> {ep.url}")

🔐 加密功能

SDK 提供了智能加密功能，支持 AES 和 SM4 两种加密算法对大型模型文件进行加密。

支持的加密算法

算法	说明
AES	AES-256-CTR 模式，国际通用标准（默认）
SM4	SM4-CTR 模式，国密标准

自动加密规则

上传时，SDK 会自动加密符合以下条件的文件：

1. 文件大小 ≥ 5MB
2. 文件扩展名为：.safetensors、.bin、.pt、.pth、.ckpt

小文件和其他类型的文件（如配置文件、README 等）不会被加密，保持可读性。

使用加密功能

from xiaoshiai_hub import upload_folder

# 上传文件夹，使用 AES 加密（默认）
result = upload_folder(
    folder_path="./llama-7b",
    repo_id="demo/llama-7b",
    encryption_password="my-secure-password-123",
    username="your-username",
    password="your-password",
)

# 使用 SM4 国密算法加密
result = upload_folder(
    folder_path="./llama-7b",
    repo_id="demo/llama-7b",
    encryption_password="my-secure-password-123",
    algorithm="SM4",  # 使用 SM4 加密
    username="your-username",
    password="your-password",
)

# 文件夹中的大型模型文件（如 model.safetensors）会被自动加密
# 小文件（如 config.json、README.md）保持原样

临时目录管理

上传时可以指定临时目录用于存放加密文件：

result = upload_folder(
    folder_path="./my_model",
    repo_id="demo/my-model",
    encryption_password="password",
    temp_dir="/tmp/encrypted_files",  # 指定临时目录
    username="your-username",
    password="your-password",
)
# 如果不指定 temp_dir，会自动创建临时目录并在上传后清理

⚙️ 配置

环境变量

# Hub 服务端点
export MOHA_ENDPOINT="https://your-hub-url.com"

# 认证信息（可选，避免每次输入）
export MOHA_USERNAME="your-username"
export MOHA_PASSWORD="your-password"
export MOHA_TOKEN="your-token"

# 加密密码（可选）
export MOHA_ENCRYPTION_PASSWORD="your-encryption-password"

# AI 助手配置（可选）
export MOHA_AI_API_BASE="https://api.deepseek.com"  # OpenAI 兼容 API 地址
export MOHA_AI_API_KEY="your-api-key"                # API 密钥
export MOHA_AI_MODEL="deepseek-chat"                  # 模型名称

🖥️ 命令行工具 (CLI)

SDK 提供了 moha 命令行工具，支持登录认证、仓库管理、分支管理、上传下载等操作。

基本用法

moha --help

登录认证

# 登录（交互式输入用户名和密码）
moha login

# 直接指定用户名和密码
moha login --username your-username --password your-password

# 查看当前登录状态
moha whoami

# 退出登录
moha logout

登录后，Token 会保存到 ~/.moha/token.json，后续命令无需重复输入认证信息。

仓库管理

# 查询公开仓库
moha repo-list

# 查询我创建的仓库
moha repo-list --scope create

# 查询我收藏的仓库
moha repo-list --scope favorite

# 查询组织内的仓库
moha repo-list --scope organization --organization myorg

# 查询组织内我创建的仓库
moha repo-list --scope organization --organization myorg --mine

# 查询组织内的数据集仓库
moha repo-list --scope organization --organization myorg --repo-type datasets

# 查询 Spaces 应用
moha repo-list --scope organization --organization myorg --repo-type spaces

# 创建仓库
moha repo-create org/my-model \
    --description "我的模型" \
    --visibility internal \
    --license apache-2.0 \
    --tasks text-generation \
    --frameworks transformers

# 创建数据集仓库
moha repo-create org/my-dataset \
    --repo-type datasets \
    --description "我的数据集" \
    --visibility private

# 创建仓库并关联基础模型（模型血缘）
moha repo-create org/my-finetune \
    --description "基于 Llama 的微调模型" \
    --base-model org/llama-7b \
    --relationship finetune

# 查看仓库信息
moha repo-info org/my-model

# 更新仓库信息
moha repo-update org/my-model \
    --description "更新后的描述" \
    --tags production

# 删除仓库（需要确认）
moha repo-delete org/my-model

# 跳过确认直接删除
moha repo-delete org/my-model -y

分支管理

# 列出仓库的所有分支
moha branch-list org/my-model

# 创建分支（基于 main 分支）
moha branch-create org/my-model dev

# 创建分支（基于指定分支）
moha branch-create org/my-model feature --from dev

# 删除分支
moha branch-delete org/my-model dev

# 跳过确认直接删除
moha branch-delete org/my-model dev -y

上传文件夹

# 基本用法
moha upload ./my_model org/my-model

# 完整参数示例
moha upload ./my_model org/my-model \
    --repo-type models \
    --revision main \
    --message "Upload model files" \
    --ignore "*.log" \
    --ignore ".git*" \
    --username your-username \
    --password your-password

# 启用加密（默认使用 AES）
moha upload ./my_model org/my-model \
    --encrypt \
    --encryption-password "your-secret" \
    --username your-username \
    --password your-password

# 使用 SM4 国密算法加密
moha upload ./my_model org/my-model \
    --encrypt \
    --encryption-password "your-secret" \
    --algorithm SM4 \
    --username your-username \
    --password your-password

上传单个文件

# 基本用法（使用文件名作为仓库路径）
moha upload-file ./config.yaml org/my-model

# 指定仓库中的路径
moha upload-file ./config.yaml org/my-model \
    --path-in-repo configs/config.yaml

# 完整参数示例
moha upload-file ./model.safetensors org/my-model \
    --path-in-repo weights/model.safetensors \
    --repo-type models \
    --revision main \
    --message "Upload model weights" \
    --encrypt \
    --encryption-password "your-secret" \
    --username your-username \
    --password your-password

下载仓库

# 基本用法
moha download org/my-model

# 完整参数示例
moha download org/my-model \
    --local-dir ./downloaded_model \
    --repo-type models \
    --revision main \
    --include "*.safetensors" \
    --include "*.json" \
    --ignore "*.log" \
    --username your-username \
    --password your-password

下载单个文件

# 基本用法
moha download-file org/my-model config.yaml

# 完整参数示例
moha download-file org/my-model model.safetensors \
    --local-dir ./downloads \
    --repo-type models \
    --revision main \
    --username your-username \
    --password your-password

Space 管理

# 发布 Space
moha space-deploy org/my-app

# 重新发布 Space
moha space-redeploy org/my-app

# 查看 Space 状态
moha space-status org/my-app

CLI 命令列表

命令	说明
moha login	登录并保存 Token
moha logout	退出登录并删除 Token
moha whoami	查看当前登录状态
moha repo-list	列出仓库（支持按范围、组织过滤）
moha repo-create	创建仓库
moha repo-update	更新仓库
moha repo-delete	删除仓库
moha repo-info	查看仓库信息
moha branch-create	创建分支
moha branch-delete	删除分支
moha branch-list	列出仓库的所有分支
moha upload	上传文件夹到仓库
moha upload-file	上传单个文件到仓库
moha download	下载整个仓库
moha download-file	从仓库下载单个文件
moha space-deploy	发布 Space 应用
moha space-redeploy	重新发布 Space 应用
moha space-status	查看 Space 应用状态
moha ai	启动 AI 智能助手
moha ai-config	配置 AI 助手（API 地址、密钥、模型）

CLI 参数说明

通用参数

参数	说明	适用命令
--repo-type, -t	仓库类型：models、datasets 或 spaces（默认：models）	大部分命令
--base-url	API 基础 URL（默认：环境变量 MOHA_ENDPOINT）	所有
--token	认证令牌	所有
--username	用户名	所有
--password	密码	所有

仓库列表参数

参数	说明	适用命令
--scope, -s	查询范围：public、create、favorite、organization（默认：public）	repo-list
--organization, -o	组织名称（scope=organization 时必需）	repo-list
--mine, -m	仅显示我在该组织内创建的仓库	repo-list

上传/下载参数

参数	说明	适用命令
--revision, -r	分支/标签/提交（默认：main）	upload, download
--message, -m	提交消息	upload, upload-file
--ignore, -i	忽略模式（可多次使用）	upload, download
--include	包含模式（可多次使用）	download
--encrypt, -e	启用加密	upload, upload-file
--encryption-password	加密密码	upload, upload-file
--algorithm, -a	加密算法：AES 或 SM4（默认：AES）	upload, upload-file
--path-in-repo, -p	仓库中的文件路径	upload-file
--temp-dir	加密临时目录	upload
--local-dir, -o	本地保存目录	download, download-file
--quiet, -q	禁用进度条	download, download-file

仓库管理参数

参数	说明	适用命令
--description, -d	仓库描述	repo-create, repo-update
--visibility, -v	可见性：public、internal、private	repo-create, repo-update
--license	许可证（可多次使用）	repo-create, repo-update
--tasks	任务类型（可多次使用）	repo-create, repo-update
--languages	语言（可多次使用）	repo-create, repo-update
--tags	标签（可多次使用）	repo-create, repo-update
--frameworks	框架（可多次使用）	repo-create, repo-update
--base-model	基础模型（可多次使用）	repo-create, repo-update
--relationship	与基础模型的关系	repo-create, repo-update
--yes, -y	跳过确认提示	repo-delete, branch-delete

分支管理参数

参数	说明	适用命令
--from, -f	基于哪个分支创建（默认：main）	branch-create
--yes, -y	跳过确认提示	branch-delete

使用环境变量

可以通过环境变量设置认证信息，避免每次输入：

# 设置环境变量
export MOHA_USERNAME="your-username"
export MOHA_PASSWORD="your-password"
export MOHA_ENCRYPTION_PASSWORD="your-secret"

# 然后直接使用命令
moha upload ./my_model org/my-model --encrypt
moha download org/my-model

🤖 AI 智能助手

SDK 内置了 AI 智能助手，支持通过自然语言管理仓库、分支、文件等资源。助手基于 OpenAI 兼容的 Chat Completion API（含 function calling），支持 DeepSeek、OpenAI、通义千问等模型服务。

配置 AI 助手

首次使用前需要配置 API 信息：

# 交互式配置（推荐）
moha ai-config

# 直接指定参数
moha ai-config --api-base https://api.deepseek.com --api-key your-key --model deepseek-chat

# 查看当前配置
moha ai-config --show

也可以通过环境变量配置：

export MOHA_AI_API_BASE="https://api.deepseek.com"
export MOHA_AI_API_KEY="your-api-key"
export MOHA_AI_MODEL="deepseek-chat"

配置文件保存在 ~/.moha/ai_config.json，权限为 600（仅当前用户可读写）。环境变量的优先级高于配置文件。

启动交互式助手

# 启动交互式聊天
moha ai

# 指定模型
moha ai --model gpt-4o

# 禁用流式输出
moha ai --no-stream

交互模式下支持：

• 输入 exit 或 quit 退出
• 输入 clear 清除对话历史
• 上下键浏览历史命令

单次指令模式

# 使用 --prompt 执行单条指令
moha ai --prompt "列出我创建的所有模型仓库"

moha ai --prompt "查看 myorg/my-model 仓库的详细信息"

moha ai --prompt "创建一个名为 myorg/new-model 的私有模型仓库"

AI 助手能力

助手通过 function calling 可执行以下操作：

类别	支持的操作
仓库管理	列出、查看、创建、更新、删除仓库
分支管理	列出、创建、删除分支
文件操作	浏览仓库目录、读取文件内容、创建/更新文件、删除文件
上传下载	下载仓库、上传本地目录到仓库
Space 管理	发布、重新发布、查看 Space 应用状态
本地文件	创建目录、创建文件、列出目录、读取文件

使用示例

你: 帮我看看 myorg 组织下有哪些模型仓库
助手: 找到 3 个仓库:
  myorg/llama-7b - Llama 2 7B 模型
  myorg/bert-base - BERT 基础模型
  myorg/gpt2-finetune - GPT-2 微调模型

你: 查看 myorg/llama-7b 的文件列表
助手: 路径 '/' 下的内容:
  [dir] configs/
  [file] config.json (1234 bytes)
  [file] model.safetensors (13421772800 bytes)
  [file] README.md (2048 bytes)

你: 把本地 ./my-model 目录上传到 myorg/new-model 仓库
助手: 目录上传成功: ./my-model -> myorg/new-model（分支: main）

AI 助手 CLI 参数

参数	说明
--prompt, -p	直接执行单条指令（非交互模式）
--api-base	AI API 地址（或设置 MOHA_AI_API_BASE 环境变量）
--api-key	AI API 密钥（或设置 MOHA_AI_API_KEY 环境变量）
--model, -m	模型名称（或设置 MOHA_AI_MODEL 环境变量）
--no-stream	禁用流式输出（默认启用流式）

📋 使用场景

场景 1: 上传开源模型到私有 Hub

from xiaoshiai_hub import upload_folder

# 上传 Hugging Face 下载的模型到私有 Hub
result = upload_folder(
    folder_path="~/.cache/huggingface/hub/models--meta-llama--Llama-2-7b-hf",
    repo_id="myorg/llama-2-7b",
    repo_type="models",
    commit_message="Upload Llama 2 7B model",
    username="your-username",
    password="your-password",
)

场景 2: 加密上传敏感模型

from xiaoshiai_hub import upload_folder

# 上传模型并加密大文件
result = upload_folder(
    folder_path="./proprietary-model",
    repo_id="myorg/proprietary-model",
    encryption_password="super-secret-password",  # 大文件自动加密
    ignore_patterns=["*.log", "checkpoints/"],
    username="your-username",
    password="your-password",
)

场景 3: 批量下载数据集

from xiaoshiai_hub import snapshot_download

# 下载整个数据集
dataset_path = snapshot_download(
    repo_id="myorg/my-dataset",
    repo_type="datasets",
    allow_patterns=["*.parquet", "*.json"],  # 只下载数据文件
    ignore_patterns=["*.md"],  # 忽略文档
    username="your-username",
    password="your-password",
)

场景 4: 检查仓库是否存在

from xiaoshiai_hub import HubClient
from xiaoshiai_hub.exceptions import RepositoryNotFoundError

client = HubClient(username="your-username", password="your-password")

try:
    repo_info = client.get_repository_info("myorg", "models", "my-model")
    print(f"仓库存在: {repo_info.name}")
except RepositoryNotFoundError:
    print("仓库不存在，请先创建")

场景 5: 部署 Space 应用

from xiaoshiai_hub import HubClient

client = HubClient(username="your-username", password="your-password")

# 创建 Space 仓库并部署
client.create_space_repository(
    organization="myorg",
    repo_name="demo-app",
    cluster="cluster-1",
    namespace="ws-1",
    product_id="gradio",
    product_version="1.0.0",
    description="Demo Gradio App",
)

# 上传代码到 Space 仓库
from xiaoshiai_hub import upload_folder
upload_folder(
    folder_path="./my_app",
    repo_id="myorg/demo-app",
    repo_type="spaces",
    username="your-username",
    password="your-password",
)

# 发布 Space
client.deploy_space("myorg", "demo-app")

# 查看状态
status = client.get_space_status("myorg", "demo-app")
print(f"状态: {status.phase}, 健康: {status.healthy}")

场景 6: 管理模型血缘关系

from xiaoshiai_hub import HubClient

client = HubClient(username="your-username", password="your-password")

# 创建微调模型仓库，关联基础模型
client.create_repository(
    organization="myorg",
    repo_type="models",
    repo_name="llama-7b-chat",
    description="基于 Llama 7B 的对话微调模型",
    base_model=["myorg/llama-7b"],
    relationship="finetune",       # adapter/finetune/quantized/merge/repackage
    metadata={
        "license": ["apache-2.0"],
        "frameworks": ["transformers"],
        "tasks": ["text-generation"],
    },
)

⚠️ 重要说明

仓库必须先创建

在上传文件或文件夹之前，必须先在 Hub 上创建仓库。SDK 会自动检查仓库是否存在：

from xiaoshiai_hub import upload_file
from xiaoshiai_hub.exceptions import RepositoryNotFoundError

try:
    result = upload_file(
        path_file="./model.bin",
        path_in_repo="model.bin",
        repo_id="myorg/my-model",
        username="your-username",
        password="your-password",
    )
except RepositoryNotFoundError as e:
    print(f"错误: {e}")
    print("请先在 Hub 上创建仓库")

加密文件的大小和类型限制

只有满足以下条件的文件才会被加密：

1. 文件大小 ≥ 5MB
2. 文件扩展名为：.safetensors、.bin、.pt、.pth、.ckpt

其他文件保持原样，不会被加密。

临时文件清理

使用 encryption_password 时，SDK 会创建临时目录存放加密文件。上传完成后会自动清理，但如果上传失败，可能需要手动清理临时目录。

🔧 开发

设置开发环境

# 克隆仓库
git clone https://github.com/poxiaoyun/moha-sdk.git
cd moha-sdk

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或
venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

项目结构

xiaoshiai_hub/
├── __init__.py          # 包入口，公开 API
├── client.py            # HubClient 核心客户端
├── download.py          # 下载功能
├── upload.py            # 上传功能（需要 gitpython）
├── auth.py              # 认证管理（Token 存储/读取）
├── cli.py               # 命令行工具入口
├── ai.py                # AI 智能助手（function calling）
├── envelope_crypto.py   # 信封加密模块（AES/SM4）
├── types.py             # 数据类型定义
└── exceptions.py        # 异常类型定义

可选依赖

# 上传功能需要 GitPython
pip install xiaoshiai-hub[upload]

# 运行测试
pip install xiaoshiai-hub[test]

# 完整开发环境
pip install xiaoshiai-hub[dev]

📚 API 参考

顶层函数

函数	说明
moha_hub_download()	下载仓库中的单个文件
snapshot_download()	下载整个仓库（支持模式过滤）
upload_file()	上传单个文件到仓库
upload_folder()	上传文件夹到仓库
login()	登录并保存 Token
save_token() / load_token() / delete_token()	Token 管理
envelope_enc_file()	使用信封加密模式加密文件

HubClient 方法

方法	说明
list_repositories()	列出仓库（支持范围/组织过滤）
create_repository()	创建仓库
get_repository_info()	获取仓库信息
update_repository()	更新仓库信息
delete_repository()	删除仓库
get_repository_refs()	获取仓库分支列表
get_default_branch()	获取默认分支名称
create_branch()	创建分支
delete_branch()	删除分支
get_repository_content()	浏览仓库目录内容
create_file()	在仓库中创建/更新文件
delete_file()	删除仓库中的文件
download_file()	下载单个文件
create_space_repository()	创建 Space 仓库
deploy_space()	发布 Space
redeploy_space()	重新发布 Space
get_space_status()	获取 Space 状态
list_clusters()	列出可用集群
list_cluster_workspaces()	列出集群下的工作空间
list_workspace_flavors()	列出工作空间下的规格
list_products()	列出可用产品模版
get_product()	获取产品详情
set_repository_encrypted()	设置仓库加密标记
cancel_repository_encrypted()	取消仓库加密标记
generate_data_key()	通过 KMS 生成数据密钥

异常类型

异常	说明
HubException	所有 Hub 相关异常的基类
RepositoryNotFoundError	仓库不存在
FileNotFoundError	仓库中的文件不存在
AuthenticationError	认证失败
HTTPError	HTTP 请求错误（含 status_code 属性）
UploadError	上传操作失败

数据类型

类型	说明
Repository	仓库信息（名称、组织、可见性、元数据等）
Ref	Git 引用（分支/标签名称、哈希、是否默认）
GitContent	仓库内容（文件/目录，含 LFS 元数据）
Commit	Git 提交信息
SpaceMetadata	Space 元数据（集群、命名空间、状态）
SpaceEndpoint	Space 端点信息（名称、URL、类型）
Cluster / ClusterWorkspace / Flavor	集群/工作空间/规格信息
Product / ProductVersion	产品模版及版本信息

🤝 贡献

欢迎贡献！请随时提交 Issue 或 Pull Request。

贡献指南

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 开启 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 Apache 2.0 许可证 - 详见 LICENSE 文件

💬 支持

如有问题或需要帮助，请：

1. 查看文档和示例
2. 搜索或创建 Issue
3. 联系维护者