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🛠️ Huggingface Hub

huggingface-hub

Hugging Faceの膨大なAIモデルやデータセット

⚡ ⏱ コードレビュー 1時間 → 10分

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

HuggingFace hf CLI: search/download/upload models, datasets.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

Hugging Faceの膨大なAIモデルやデータセット

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o huggingface-hub.zip https://jpskill.com/download/1219.zip && unzip -o huggingface-hub.zip && rm huggingface-hub.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/1219.zip -OutFile "$d\huggingface-hub.zip"; Expand-Archive "$d\huggingface-hub.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\huggingface-hub.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して huggingface-hub.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → huggingface-hub フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • › Huggingface Hub を使って、最小構成のサンプルコードを示して
  • › Huggingface Hub の主な使い方と注意点を教えて
  • › Huggingface Hub を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

Hugging Face CLI (hf) Reference Guide

The hf command is the modern command-line interface for interacting with the Hugging Face Hub, providing tools to manage repositories, models, datasets, and Spaces.

IMPORTANT: The hf command replaces the now deprecated huggingface-cli command.

Quick Start

  • Installation: curl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | bash -s
  • Help: Use hf --help to view all available functions and real-world examples.
  • Authentication: Recommended via HF_TOKEN environment variable or the --token flag.

Core Commands

General Operations

  • hf download REPO_ID: Download files from the Hub.
  • hf upload REPO_ID: Upload files/folders (recommended for single-commit).
  • hf upload-large-folder REPO_ID LOCAL_PATH: Recommended for resumable uploads of large directories.
  • hf sync: Sync files between a local directory and a bucket.
  • hf env / hf version: View environment and version details.

Authentication (hf auth)

  • login / logout: Manage sessions using tokens from huggingface.co/settings/tokens.
  • list / switch: Manage and toggle between multiple stored access tokens.
  • whoami: Identify the currently logged-in account.

Repository Management (hf repos)

  • create / delete: Create or permanently remove repositories.
  • duplicate: Clone a model, dataset, or Space to a new ID.
  • move: Transfer a repository between namespaces.
  • branch / tag: Manage Git-like references.
  • delete-files: Remove specific files using patterns.

Specialized Hub Interactions

Datasets & Models

  • Datasets: hf datasets list, info, and parquet (list parquet URLs).
  • SQL Queries: hf datasets sql SQL — Execute raw SQL via DuckDB against dataset parquet URLs.
  • Models: hf models list and info.
  • Papers: hf papers list — View daily papers.

Discussions & Pull Requests (hf discussions)

  • Manage the lifecycle of Hub contributions: list, create, info, comment, close, reopen, and rename.
  • diff: View changes in a PR.
  • merge: Finalize pull requests.

Infrastructure & Compute

  • Endpoints: Deploy and manage Inference Endpoints (deploy, pause, resume, scale-to-zero, catalog).
  • Jobs: Run compute tasks on HF infrastructure. Includes hf jobs uv for running Python scripts with inline dependencies and stats for resource monitoring.
  • Spaces: Manage interactive apps. Includes dev-mode and hot-reload for Python files without full restarts.

Storage & Automation

  • Buckets: Full S3-like bucket management (create, cp, mv, rm, sync).
  • Cache: Manage local storage with list, prune (remove detached revisions), and verify (checksum checks).
  • Webhooks: Automate workflows by managing Hub webhooks (create, watch, enable/disable).
  • Collections: Organize Hub items into collections (add-item, update, list).

Advanced Usage & Tips

Global Flags

  • --format json: Produces machine-readable output for automation.
  • -q / --quiet: Limits output to IDs only.

Extensions & Skills

  • Extensions: Extend CLI functionality via GitHub repositories using hf extensions install REPO_ID.
  • Skills: Manage AI assistant skills with hf skills add.