Hub documentation
Xetの履歴と概要
シングルサインオン(SSO) 監査ログ ストレージリージョン プライベートデータセット用の Data Studio リソースグループ(アクセス制御) 高度な計算オプション 高度なセキュリティ トークン管理 サービスアカウント パブリッシャー分析 ゲーティンググループコレクション ネットワークセキュリティ ダウンロード分析 レート制限 ブログ記事
PRO Plan リポジトリ リポジトリの入門 リポジトリ設定 ストレージの制限 ストレージバックエンド (Xet) ローカルキャッシュ Pull Requests と Discussions 通知 コレクション Webhooks GitHub Actions ノートブック 次のステップ ライセンス
モデル モデルハブ モデルカード 評価結果 リーダーボードデータ ゲート付きモデル モデルのアップロード モデルのダウンロード 統合ライブラリ モデルウィジェット モデル推論 モデルのダウンロード統計 モデルリリースチェックリスト ハードウェア ローカルアプリ よくある質問 高度なトピック
データセット Datasetsの概要 Dataset Cards Gated Datasets Datasets のアップロード データセットのアップロード(LLM用) データのダウンロード ストリーミングデータセット 統合ライブラリ Data Studio エージェントのトレース Datasets ダウンロード統計
Spaces Spaces 概要 Spaces GPU アップグレード Spaces ZeroGPU Spaces Dev Mode Spaces ディスク使用量とストレージ Spaces カスタムドメイン SpacesをMCPサーバーとして Spacesをエージェントツールとして Spaces を API エンドポイントとして利用する Gradio Spaces Streamlit Spaces 静的 HTML Spaces Docker Spaces Space を埋め込む Docker で Spaces を実行する Spaces 設定リファレンス HFでサインイン 注目のスペース Spaces 変更履歴 高度なトピック
ストレージバケット new コンテナイメージ new ジョブ ジョブの概要 クイックスタート 料金と請求 ジョブの管理 設定 Dockerイメージの使用 モデルのサービング モデルの学習 例とチュートリアル 大規模なデータセットの処理 ジョブのスケジュール設定 Webhook 自動化 リファレンス
エージェント エージェントの概要 AIエージェント向けHugging Face CLI Hugging Face MCP Server Hugging Face Agent Skills HF SDK を用いたエージェントの構築 llama.cppによるローカルエージェント エージェントライブラリ セッショントレース形式
その他 Xetの履歴と概要
2024年8月、Hugging FaceはXetHubを買収しました。XetHubはシアトルを拠点とするシード段階のスタートアップであり、Hub上のGit LFSを置き換えるために買収されました。
Git LFSと同様に、XetバックエンドのリポジトリはS3をリモートストレージとして利用し、リポジトリのルートにある.gitattributesファイルによって、リモートに保存すべきファイルを識別します。

Git LFS ポインターファイルは、リモートストレージ上の実際のファイル内容の位置を特定するためのメタデータを提供します:
- SHA256: 実際の大きなファイルに対する一意の識別子を提供します。この識別子は、ファイルの内容の SHA-256 ハッシュを計算することによって生成されます。
- ポインタサイズ: Gitリポジトリに保存されるポインタファイルのサイズ。
- リモートファイルのサイズ: 実際の大きなファイルのサイズ(バイト単位)を示します。このメタデータは、検証目的およびストレージと転送操作の管理の両方に役立ちます。
Xet ポインターは、設計上、これらの情報をすべて含んでいます。Xet backed hash フィールドを追加して Xet ストレージ内のファイルを参照できるようにした上で、Git LFS への後方互換性に関するセクションを参照してください。

ファイルレベルで重複排除を行うGit LFSとは異なり、Xet対応のリポジトリはバイトレベルで重複排除を行います。Xetストレージで管理されているファイルが更新されると、変更されたデータのみがリモートストレージにアップロードされるため、ネットワーク転送量を大幅に削減できます。モデルチェックポイントの増分更新や、データセットへの新しいデータの追記/挿入といった多くのワークフローにおいて、これにより自分自身やコラボレーターのイテレーション速度が向上します。Xetストレージにおける重複排除の詳細については、Deduplicationを参照してください。
Update on GitHub