@ClementDelangue: 很高兴看到@CommonCrawl 使用并推荐 @huggingface Buckets 用于大规模不断演变的训练数据集!…
摘要
Hugging Face 宣布推出 Storage Buckets,这是一种适用于大规模不断演变的训练数据集的存储解决方案,内置 CDN 和去重功能,并获得 CommonCrawl 的推荐。
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缓存时间: 2026/05/23 20:12
很高兴看到 @CommonCrawl 正在使用并推荐 @huggingface Buckets 来处理大规模、持续演进的训练数据集!如果您有私有模型或数据集,不妨试一试,并告诉我们您的想法!https://t.co/tIdl3OfNJS https://t.co/7tD4eGVQ6A
存储 - Hugging Face
来源:https://huggingface.co/storage
Hugging Face 存储桶(Storage Buckets)
以简单的每 TB 定价存储模型、数据集和工件。内置 CDN、Xet 去重,且无 Git 开销。
受到超过10,000个AI团队的信任
存储
为 AI 团队打造的存储方案
以简单的每 TB 定价存储模型、数据集和工件。Xet 去重。包含 CDN。无 Git 开销。
- 每 TB 定价,内置 CDN 和去重加速。
- 无 Git 限制:免提交同步和快速对象更新。
- 专为 ML 工作流设计:数据集、检查点、模型工件。
Xet 技术
面向 AI 的下一代大规模存储
Xet 使用内容定义的分块技术将文件拆分为字节级块,并在整个存储桶中进行去重。当您重新训练模型且仅有 5% 的权重发生变化时,只需重新上传那 5%。
- 原始 + 预处理数据集:存储一次,计费一次*
- 每次上传数据量减少 4 倍,经真实工作负载验证
*需要Enterprise 或 Enterprise Plus (https://huggingface.co/enterprise)计划
定价
透明、按量计价的定价
简单的每 TB 定价,随使用量扩展。出站流量和 CDN 均包含在内,无需额外费用。
数据存储
以任何规模组装训练数据
将来自各种来源的原始数据倒入一个存储桶:爬取数据、标注数据、合成输出、合作伙伴数据集。无 Git 开销、无提交队列、无文件数量限制。训练开始时,您的数据已经就位,通过内置 CDN 流式传输到 GPU。
- 上传后立即可用,无需排队提交
- 批量 API 可单次调用处理数千个文件
- 原始 + 预处理数据集配合去重 = 免双重计费*
*需要Enterprise 或 Enterprise Plus (https://huggingface.co/enterprise)计划
CDN
内置 CDN,极速访问
每个存储桶都包含一个 CDN。在靠近计算资源的位置预热本地缓存,实现超快速流式传输和下载。出站流量最多包含至存储总量的 8:1 的慷慨比例。
- 在任何需要的云区域预热缓存
- 我们的 CDN 部署在 GCP 和 AWS 网络内部
- 出站流量包含至存储量的 8:1
更多提供商即将推出
编码代理(Coding Agents)
为您的编码代理提供持久存储
编码代理在临时环境中运行,但它们的输出不应消失。检查点、基准测试结果、生成的数据集:只需在代理的 bash 工具中执行一次 hf sync 命令即可。
- 预热 CDN,无 Git 开销,实现快速读写
- 在临时 CI 运行和终端会话中持久保存工件
- 安装官方的HF CLI 技能 (https://huggingface.co/docs/hub/en/agents-cli)后,您的代理可识别所有命令
AES-256 加密
静态和传输中的端到端加密
审计日志
完整查看所有访问事件
SSO 与 RBAC
企业级 SSO 及基于角色的访问控制
美国和欧盟区域
选择您的数据存储位置
SOC 2 Type II | GDPR 合规
开始使用HF 存储桶(Storage Buckets)
从存储桶开始,同步您的 AI 数据,解锁专为 ML 工作流构建的对象存储。
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Hugging Face 推出 Storage Buckets,这是 Hub 上全新的可变性类 S3 对象存储功能,通过其 Xet 后端实现高效去重,专为生产级 ML 工作流优化。
@ClementDelangue: AI团队不应被迫在昂贵的对象存储和痛苦的Git工作流之间做出选择。@huggingface Storage 是 b…
Hugging Face推出Storage Buckets,这是一个专为AI团队构建的存储解决方案,提供按TB计费、内置CDN以及针对模型权重、数据集和检查点的Xet去重功能。
@adithya_s_k: HF 存储桶被严重低估了,如果你在处理大规模数据,它会让生活简单得多。以前……
Hugging Face 存储桶被称赞为一种经济实惠且简单的解决方案,用于大规模数据管理,避免了其他提供商高昂的出站费用。
@julien_c: “你的数据托管在 Hugging Face 上。你的计算运行在 Vast GPU 上。”我太喜欢了!!
vast.ai 现在支持将 Hugging Face Storage Buckets 作为云连接,允许租用的 GPU 实例直接从 HF 存储桶拉取数据集和检查点,并将结果推送回去,无需手动传输。