<!--⚠️ Note that this file is in Markdown but contains specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
rendered properly in your Markdown viewer.
-->

# 명령줄 인터페이스 (CLI) [[command-line-interface]]

`huggingface_hub` Python 패키지는 `hf`라는 내장 CLI를 함께 제공합니다. 이 도구를 사용하면 터미널에서 Hugging Face Hub와 직접 상호 작용할 수 있습니다. 계정에 로그인하고, 리포지토리를 생성하고, 파일을 업로드 및 다운로드하는 등의 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 머신을 구성하거나 캐시를 관리하는 데 유용한 기능도 제공합니다. 이 가이드는 CLI의 주요 기능과 사용 방법에 관해 설명합니다.

## 시작하기 [[getting-started]]

먼저, CLI를 설치해 보세요:

```
>>> pip install -U "huggingface_hub"
```

> [!TIP]
> CLI는 기본 `huggingface_hub` 패키지에 포함되어 있습니다.

설치가 완료되면, CLI가 올바르게 설정되었는지 확인할 수 있습니다:

```
>>> hf --help
Usage: hf [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

  Hugging Face Hub CLI

Options:
  --install-completion  Install completion for the current shell.
  --show-completion     Show completion for the current shell, to copy it or
                        customize the installation.
  --help                Show this message and exit.

Commands:
  auth                 Manage authentication (login, logout, etc.).
  cache                Manage local cache directory.
  datasets             Interact with datasets on the Hub.
  download             Download files from the Hub.
  endpoints            Manage Hugging Face Inference Endpoints.
  env                  Print information about the environment.
  jobs                 Run and manage Jobs on the Hub.
  models               Interact with models on the Hub.
  repo                 Manage repos on the Hub.
  spaces               Interact with spaces on the Hub.
  upload               Upload a file or a folder to the Hub.
  upload-large-folder  Upload a large folder to the Hub.
  version              Print information about the hf version.
```

CLI가 제대로 설치되었다면 CLI에서 사용 가능한 모든 옵션 목록이 출력됩니다. `command not found: hf`와 같은 오류 메시지가 표시된다면 [설치](../installation) 가이드를 확인하세요.

> [!TIP]
> `--help` 옵션을 사용하면 명령어에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 언제든지 사용 가능한 모든 옵션과 그 세부 사항을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 `hf upload --help`는 CLI를 사용하여 파일을 업로드하는 구체적인 방법을 알려줍니다.

### 다른 방법으로 설치하기 [[alternative-install]]

#### uv 사용하기 [[using-uv]]

[uv](https://docs.astral.sh/uv/)를 사용하면 `hf` CLI를 설치하거나, 설치 없이 바로 실행할 수 있습니다. 먼저 uv를 설치하세요 (PATH에 `uv`와 `uvx`가 추가됩니다):

```bash
>>> curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```

영구적으로 도구를 설치해 어디에서나 사용하려면:

```bash
>>> uv tool install "huggingface_hub"
>>> hf --help
```

전역 설치 없이 일회성으로 실행하려면 `uvx`를 사용하세요:

```bash
>>> uvx --from huggingface_hub hf --help
```

#### Homebrew 사용하기 [[using-homebrew]]

[Homebrew](https://brew.sh/)를 사용하여 CLI를 설치할 수도 있습니다:

```bash
>>> brew install hf
```

Homebrew huggingface에 대한 자세한 내용은 [여기](https://formulae.brew.sh/formula/hf)에서 확인할 수 있습니다.

## hf auth login [[hf-login]]

Hugging Face Hub에 접근하는 대부분의 작업(비공개 리포지토리 액세스, 파일 업로드, PR 제출 등)을 위해서는 Hugging Face 계정에 로그인해야 합니다. 로그인을 하기 위해서 [설정 페이지](https://huggingface.co/settings/tokens)에서 생성한 [사용자 액세스 토큰](https://huggingface.co/docs/hub/security-tokens)이 필요하며, 이 토큰은 Hub에서의 사용자 인증에 사용됩니다. 파일 업로드나 콘텐츠 수정을 위해선 쓰기 권한이 있는 토큰이 필요합니다.
토큰을 받은 후에 터미널에서 다음 명령을 실행하세요:

```bash
>>> hf auth login
```

이 명령은 토큰을 입력하라는 메시지를 표시합니다. 토큰을 복사하여 붙여넣고 Enter 키를 입력합니다. 그런 다음 토큰을 git 자격 증명으로 저장할지 묻는 메시지가 표시됩니다. 로컬에서 `git`을 사용할 계획이라면 Enter 키를 입력합니다(기본값은 yes). 마지막으로 Hub에서 토큰의 유효성을 검증한 후 로컬에 저장합니다.

```
_|    _|  _|    _|    _|_|_|    _|_|_|  _|_|_|  _|      _|    _|_|_|      _|_|_|_|    _|_|      _|_|_|  _|_|_|_|
_|    _|  _|    _|  _|        _|          _|    _|_|    _|  _|            _|        _|    _|  _|        _|
_|_|_|_|  _|    _|  _|  _|_|  _|  _|_|    _|    _|  _|  _|  _|  _|_|      _|_|_|    _|_|_|_|  _|        _|_|_|
_|    _|  _|    _|  _|    _|  _|    _|    _|    _|    _|_|  _|    _|      _|        _|    _|  _|        _|
_|    _|    _|_|      _|_|_|    _|_|_|  _|_|_|  _|      _|    _|_|_|      _|        _|    _|    _|_|_|  _|_|_|_|

To log in, `huggingface_hub` requires a token generated from https://huggingface.co/settings/tokens .
Token:
Add token as git credential? (Y/n)
Token is valid (permission: write).
Your token has been saved in your configured git credential helpers (store).
Your token has been saved to /home/wauplin/.cache/huggingface/token
Login successful
```

프롬프트를 거치지 않고 바로 로그인하고 싶다면, 명령줄에서 토큰을 직접 입력할 수도 있습니다. 하지만 보안을 더욱 강화하기 위해서는 명령 기록에 토큰을 남기지 않고, 환경 변수를 통해 토큰을 전달하는 방법이 바람직합니다.

```bash
# Or using an environment variable
>>> hf auth login --token $HUGGINGFACE_TOKEN --add-to-git-credential
Token is valid (permission: write).
Your token has been saved in your configured git credential helpers (store).
Your token has been saved to /home/wauplin/.cache/huggingface/token
Login successful
```

[이 단락](../quick-start#authentication)에서 인증에 대한 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

## hf auth whoami [[hf-whoami]]

로그인 여부를 확인하기 위해 `hf auth whoami` 명령어를 사용할 수 있습니다. 이 명령어는 옵션이 없으며, 간단하게 사용자 이름과 소속된 조직들을 출력합니다:

```bash
hf auth whoami
Wauplin
orgs:  huggingface,eu-test,OAuthTesters,hf-accelerate,HFSmolCluster
```

로그인하지 않은 경우 오류 메시지가 출력됩니다.

## hf auth logout [[hf-auth-logout]]

이 명령어를 사용하여 로그아웃할 수 있습니다. 실제로는 컴퓨터에 저장된 토큰을 삭제합니다.

하지만 `HF_TOKEN` 환경 변수를 사용하여 로그인했다면, 이 명령어로는 로그아웃할 수 없습니다([참조](<(../package_reference/environment_variables#hftoken)>)). 대신 컴퓨터의 환경 설정에서 `HF_TOKEN` 변수를 제거하면 됩니다.

## hf download [[hf-download]]

`hf download` 명령어를 사용하여 Hub에서 직접 파일을 다운로드할 수 있습니다. [다운로드](./download) 가이드에서 설명된 [`hf_hub_download`], [`snapshot_download`] 헬퍼 함수를 사용하여 반환된 경로를 터미널에 출력합니다. 우리는 아래 예시에서 가장 일반적인 사용 사례를 살펴볼 것입니다. 사용 가능한 모든 옵션을 보려면 아래 명령어를 실행해보세요:

```bash
hf download --help
```

### 파일 한 개 다운로드하기 [[download-a-single-file]]

리포지토리에서 파일 하나를 다운로드하고 싶다면, repo_id와 다운받고 싶은 파일명을 아래와 같이 입력하세요:

```bash
>>> hf download gpt2 config.json
downloading https://huggingface.co/gpt2/resolve/main/config.json to /home/wauplin/.cache/huggingface/hub/tmpwrq8dm5o
(…)ingface.co/gpt2/resolve/main/config.json: 100%|██████████████████████████████████| 665/665 [00:00<00:00, 2.49MB/s]
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--gpt2/snapshots/11c5a3d5811f50298f278a704980280950aedb10/config.json
```

이 명령어를 실행하면 항상 마지막 줄에 파일 경로를 출력합니다.

### 전체 리포지토리 다운로드하기 [[download-an-entire-repository]]

리포지토리의 모든 파일을 다운로드하고 싶을 때에는 repo id만 입력하면 됩니다:

```bash
>>> hf download HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta
Fetching 23 files:   0%|                                                | 0/23 [00:00<?, ?it/s]
...
...
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--HuggingFaceH4--zephyr-7b-beta/snapshots/3bac358730f8806e5c3dc7c7e19eb36e045bf720
```

### 여러 파일 다운로드하기 [[download-multiple-files]]

리포지토리의 전체 폴더를 다운로드하지 않고 한 번에 여러 파일을 다운로드할 수도 있습니다. 이를 위한 두 가지 방법이 있습니다. 다운로드하고자 하는 파일들의 목록이 정해져 있다면, 해당 파일명을 순서대로 입력하면 됩니다:

```bash
>>> hf download gpt2 config.json model.safetensors
Fetching 2 files:   0%|                                                                        | 0/2 [00:00<?, ?it/s]
downloading https://huggingface.co/gpt2/resolve/11c5a3d5811f50298f278a704980280950aedb10/model.safetensors to /home/wauplin/.cache/huggingface/hub/tmpdachpl3o
(…)8f278a7049802950aedb10/model.safetensors: 100%|██████████████████████████████| 8.09k/8.09k [00:00<00:00, 40.5MB/s]
Fetching 2 files: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00,  3.76it/s]
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--gpt2/snapshots/11c5a3d5811f50298f278a704980280950aedb10
```

또 다른 방법은 `--include`와 `--exclude` 옵션을 사용하여 원하는 파일을 필터링하는 것입니다. 예를 들어, [stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0)의 모든 safetensors 파일을 다운로드하되 FP16 정밀도의 파일은 제외하고 싶다면 다음과 같이 실행할 수 있습니다:

```bash
>>> hf download stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 --include "*.safetensors" --exclude "*.fp16.*"*
Fetching 8 files:   0%|                                                                         | 0/8 [00:00<?, ?it/s]
...
...
Fetching 8 files: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 (...)
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--stabilityai--stable-diffusion-xl-base-1.0/snapshots/462165984030d82259a11f4367a4eed129e94a7b
```

### 데이터 세트 또는 Space 다운로드하기 [[download-a-dataset-or-a-space]]

앞서 소개된 예시들을 통해 모델 리포지토리에서 다운로드하는 방법을 배웠습니다. 데이터 세트나 Space를 다운로드하고자 할 때는 `--repo-type` 옵션을 사용하세요:

```bash
# https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/ultrachat_200k
>>> hf download HuggingFaceH4/ultrachat_200k --repo-type dataset

# https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/zephyr-chat
>>> hf download HuggingFaceH4/zephyr-chat --repo-type space

...
```

### 특정 리비전 다운로드하기 [[download-a-specific-revision]]

따로 리비전을 지정하지 않는다면 기본적으로 main 브랜치의 최신 커밋에서 파일을 다운로드합니다. 특정 리비전(커밋 해시, 브랜치 이름 또는 태그)에서 다운로드하려면 `--revision` 옵션을 사용하세요:

```bash
>>> hf download bigcode/the-stack --repo-type dataset --revision v1.1
...
```

### 로컬 폴더에 다운로드하기 [[download-to-a-local-folder]]

Hub에서 파일을 다운로드하는 권장되고 기본적인 방법은 캐시 시스템을 사용하는 것입니다. 그러나 특정한 경우에는 파일을 지정된 폴더로 다운로드하고 옮기고 싶을 수 있습니다. 이는 git 명령어와 유사한 워크플로우를 만드는데 도움이 됩니다. `--local_dir` 옵션을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

> [!WARNING]
> 로컬 폴더에 다운로드하는 것에는 몇 가지 단점이 있습니다. `--local-dir` 명령어를 사용하기 전에 [다운로드](./download#download-files-to-local-folder) 가이드에서 해당 내용을 확인해보세요.

```bash
>>> hf download adept/fuyu-8b model-00001-of-00002.safetensors --local-dir .
...
./model-00001-of-00002.safetensors
```

### 캐시 디렉터리 지정하기 [[specify-cache-directory]]

기본적으로 모든 파일은 `HF_HOME` [환경 변수](../package_reference/environment_variables#hfhome)에서 정의한 캐시 디렉터리에 다운로드됩니다. `--cache-dir`을 사용하여 직접 캐시 위치를 지정할 수 있습니다:

```bash
>>> hf download adept/fuyu-8b --cache-dir ./path/to/cache
...
./path/to/cache/models--adept--fuyu-8b/snapshots/ddcacbcf5fdf9cc59ff01f6be6d6662624d9c745
```

### 토큰 설정하기 [[specify-a-token]]

비공개 또는 접근이 제한된 리포지토리들에 접근하기 위해서는 토큰이 필요합니다. 기본적으로 로컬에 저장된 토큰(`hf auth login`)이 사용됩니다. 직접 인증하고 싶다면 `--token` 옵션을 사용해보세요:

```bash
>>> hf download gpt2 config.json --token=hf_****
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--gpt2/snapshots/11c5a3d5811f50298f278a704980280950aedb10/config.json
```

### 조용한 모드 [[quiet-mode]]

`hf download` 명령은 상세한 정보를 출력합니다. 경고 메시지, 다운로드된 파일 정보, 진행률 등이 포함됩니다. 이 모든 출력을 숨기려면 `--quiet` 옵션을 사용하세요. 이 옵션을 사용하면 다운로드된 파일의 경로가 표시되는 마지막 줄만 출력됩니다. 이 기능은 스크립트에서 다른 명령어로 출력을 전달하고자 할 때 유용할 수 있습니다.

```bash
>>> hf download gpt2 --quiet
/home/wauplin/.cache/huggingface/hub/models--gpt2/snapshots/11c5a3d5811f50298f278a704980280950aedb10
```

## hf upload [[hf-upload]]

`hf upload` 명령어로 Hub에 직접 파일을 업로드할 수 있습니다. [업로드](./upload) 가이드에서 설명된 [`upload_file`], [`upload_folder`] 헬퍼 함수를 사용합니다. 우리는 아래 예시에서 가장 일반적인 사용 사례를 살펴볼 것입니다. 사용 가능한 모든 옵션을 보려면 아래 명령어를 실행해보세요:

```bash
>>> hf upload --help
```

### 전체 폴더 업로드하기 [[upload-an-entire-folder]]

이 명령어의 기본 사용법은 다음과 같습니다:

```bash
# Usage:  hf upload [repo_id] [local_path] [path_in_repo]
```

현재 디텍터리를 리포지토리의 루트 위치에 업로드하려면, 아래 명령어를 사용하세요:

```bash
>>> hf upload my-cool-model . .
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main/
```

> [!TIP]
> 리포지토리가 아직 존재하지 않으면 자동으로 생성됩니다.

또한, 특정 폴더만 업로드하는 것도 가능합니다:

```bash
>>> hf upload my-cool-model ./models .
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main/
```

마지막으로, 리포지토리의 특정 위치에 폴더를 업로드할 수 있습니다:

```bash
>>> hf upload my-cool-model ./path/to/curated/data /data/train
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main/data/train
```

### 파일 한 개 업로드하기 [[upload-a-single-file]]

컴퓨터에 있는 파일을 가리키도록 `local_path`를 설정함으로써 파일 한 개를 업로드할 수 있습니다. 이때, `path_in_repo`는 선택사항이며 로컬 파일 이름을 기본값으로 사용합니다:

```bash
>>> hf upload Wauplin/my-cool-model ./models/model.safetensors
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/blob/main/model.safetensors
```

파일 한 개를 특정 디렉터리에 업로드하고 싶다면, `path_in_repo`를 그에 맞게 설정하세요:

```bash
>>> hf upload Wauplin/my-cool-model ./models/model.safetensors /vae/model.safetensors
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/blob/main/vae/model.safetensors
```

### 여러 파일 업로드하기 [[upload-multiple-files]]

전체 폴더를 업로드하지 않고 한 번에 여러 파일을 업로드하려면 `--include`와 `--exclude` 옵션을 사용해보세요. 리포지토리에 있는 파일을 삭제하면서 새 파일을 업로드하는 `--delete` 옵션과 함께 사용할 수 있습니다. 아래 예시는 `/logs` 안의 파일을 제외한 모든 파일을 업로드하고 원격 파일들을 삭제함으로써 로컬 Space를 동기화하는 방법을 보여줍니다:

```bash
# Sync local Space with Hub (upload new files except from logs/, delete removed files)
>>> hf upload Wauplin/space-example --repo-type=space --exclude="/logs/*" --delete="*" --commit-message="Sync local Space with Hub"
...
```

### 데이터 세트 또는 Space에 업로드하기 [[upload-to-a-dataset-or-space]]

데이터 세트나 Space에 업로드하려면 `--repo-type` 옵션을 사용하세요:

```bash
>>> hf upload Wauplin/my-cool-dataset ./data /train --repo-type=dataset
...
```

### 조직에 업로드하기 [[upload-to-an-organization]]

개인 리포지토리 대신 조직이 소유한 리포지토리에 파일을 업로드하려면 `repo_id`를 입력해야 합니다:

```bash
>>> hf upload MyCoolOrganization/my-cool-model . .
https://huggingface.co/MyCoolOrganization/my-cool-model/tree/main/
```

### 특정 개정에 업로드하기 [[upload-to-a-specific-revision]]

기본적으로 파일은 `main` 브랜치에 업로드됩니다. 다른 브랜치나 참조에 파일을 업로드하려면 `--revision` 옵션을 사용하세요:

```bash
# Upload files to a PR
>>> hf upload bigcode/the-stack . . --repo-type dataset --revision refs/pr/104
...
```

**참고:** `revision`이 존재하지 않고 `--create-pr` 옵션이 설정되지 않은 경우, `main` 브랜치에서 자동으로 새 브랜치가 생성됩니다.

### 업로드 및 PR 생성하기 [[upload-and-create-a-pr]]

리포지토리에 푸시할 권한이 없다면, PR을 생성하여 작성자들에게 변경하고자 하는 내용을 알려야 합니다. 이를 위해서 `--create-pr` 옵션을 사용할 수 있습니다:

```bash
# Create a PR and upload the files to it
>>> hf upload bigcode/the-stack . . --repo-type dataset --revision refs/pr/104
https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack/blob/refs%2Fpr%2F104/
```

### 정기적으로 업로드하기 [[upload-at-regular-intervals]]

리포지토리에 정기적으로 업데이트하고 싶을 때, `--every` 옵션을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 모델을 훈련하는 중에 로그 폴더를 10분마다 업로드하고 싶다면 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

```bash
# Upload new logs every 10 minutes
hf upload training-model logs/ --every=10
```

### 커밋 메시지 지정하기 [[specify-a-commit-message]]

`--commit-message`와 `--commit-description`을 사용하여 기본 메시지 대신 사용자 지정 메시지와 설명을 커밋에 설정하세요:

```bash
>>> hf upload Wauplin/my-cool-model ./models . --commit-message="Epoch 34/50" --commit-description="Val accuracy: 68%. Check tensorboard for more details."
...
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main
```

### 토큰 지정하기 [[specify-a-token]]

파일을 업로드하려면 토큰이 필요합니다. 기본적으로 로컬에 저장된 토큰(`hf auth login`)이 사용됩니다. 직접 인증하고 싶다면 `--token` 옵션을 사용해보세요:

```bash
>>> hf upload Wauplin/my-cool-model ./models . --token=hf_****
...
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main
```

### 조용한 모드 [[quiet-mode]]

기본적으로 `hf upload` 명령은 상세한 정보를 출력합니다. 경고 메시지, 업로드된 파일 정보, 진행률 등이 포함됩니다. 이 모든 출력을 숨기려면 `--quiet` 옵션을 사용하세요. 이 옵션을 사용하면 업로드된 파일의 URL이 표시되는 마지막 줄만 출력됩니다. 이 기능은 스크립트에서 다른 명령어로 출력을 전달하고자 할 때 유용할 수 있습니다.

```bash
>>> hf upload Wauplin/my-cool-model ./models . --quiet
https://huggingface.co/Wauplin/my-cool-model/tree/main
```

## hf cache ls [[hf-cache-ls]]

로컬 캐시에 어떤 리포지토리나 수정 버전이 저장되어 있는지 확인하려면 `hf cache ls`를 사용하세요. 기본 출력은 리포지토리 단위 요약입니다.

```bash
>>> hf cache ls
ID                                   SIZE   LAST_ACCESSED LAST_MODIFIED REFS
------------------------------------ ------- ------------- ------------- -------------------
dataset/glue                         116.3K 4 days ago     4 days ago     2.4.0 main 1.17.0
dataset/google/fleurs                 64.9M 1 week ago     1 week ago     main refs/pr/1
model/Jean-Baptiste/camembert-ner    441.0M 2 weeks ago    16 hours ago   main
model/bert-base-cased                  1.9G 1 week ago     2 years ago
model/t5-base                          10.1K 3 months ago   3 months ago   main
model/t5-small                        970.7M 3 days ago     3 days ago     main refs/pr/1

Found 6 repo(s) for a total of 12 revision(s) and 3.4G on disk.
```

`--revisions` 옵션과 `--filter` 표현식을 조합하면 특정 스냅샷만 추려 볼 수 있습니다.

```bash
>>> hf cache ls --revisions --filter "size>1GB" --filter "accessed>30d"
ID                                   REVISION            SIZE   LAST_MODIFIED REFS
------------------------------------ ------------------ ------- ------------- -------------------
model/bert-base-cased                6d1d7a1a2a6cf4c2    1.9G  2 years ago
model/t5-small                       1c610f6b3f5e7d8a    1.1G  3 months ago  main

Found 2 repo(s) for a total of 2 revision(s) and 3.0G on disk.
```

`--format json`, `--format csv`, `--quiet`, `--cache-dir` 등 다양한 옵션으로 출력 형식을 조정할 수 있습니다. 자세한 내용은 [캐시 관리](./manage-cache#scan-your-cache) 가이드를 참고하세요.

`hf cache ls --quiet`로 추린 식별자를 `hf cache rm`에 바로 파이프하면 오래된 항목을 한 번에 정리할 수 있습니다.

```bash
>>> hf cache rm $(hf cache ls --filter "accessed>1y" -q) -y
About to delete 2 repo(s) totalling 5.31G.
  - model/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct (entire repo)
  - model/hexgrad/Kokoro-82M (entire repo)
Delete repo: ~/.cache/huggingface/hub/models--meta-llama--Llama-3.2-1B-Instruct
Delete repo: ~/.cache/huggingface/hub/models--hexgrad--Kokoro-82M
Cache deletion done. Saved 5.31G.
Deleted 2 repo(s) and 2 revision(s); freed 5.31G.
```

## hf cache rm [[hf-cache-rm]]

캐시에서 특정 리포지토리나 수정 버전을 삭제하려면 `hf cache rm`을 사용합니다. 리포지토리 식별자나 수정 버전 해시를 하나 이상 전달하면 됩니다. `--dry-run`으로 미리보기, `--yes`로 확인창 건너뛰기, `--cache-dir`로 다른 경로 지정이 가능합니다.

## hf cache prune [[hf-cache-prune]]

참조되지 않는(detached) 수정 버전만 한꺼번에 제거하려면 `hf cache prune`을 실행하세요. `--dry-run`, `--yes`, `--cache-dir` 옵션 역시 동일하게 사용할 수 있습니다.

## hf env [[hf-env]]

`hf env` 명령어는 사용자의 컴퓨터 설정에 대한 상세한 정보를 보여줍니다. 이는 [GitHub](https://github.com/huggingface/huggingface_hub)에서 문제를 제출할 때, 관리자가 문제를 파악하고 해결하는 데 도움이 됩니다.

```bash
>>> hf env

Copy-and-paste the text below in your GitHub issue.

- huggingface_hub version: 0.19.0.dev0
- Platform: Linux-6.2.0-36-generic-x86_64-with-glibc2.35
- Python version: 3.10.12
- Running in iPython ?: No
- Running in notebook ?: No
- Running in Google Colab ?: No
- Token path ?: /home/wauplin/.cache/huggingface/token
- Has saved token ?: True
- Who am I ?: Wauplin
- Configured git credential helpers: store
- FastAI: N/A
- Torch: 1.12.1
- Jinja2: 3.1.2
- Graphviz: 0.20.1
- Pydot: 1.4.2
- Pillow: 9.2.0
- hf_transfer: 0.1.3
- gradio: 4.0.2
- tensorboard: 2.6
- numpy: 1.23.2
- pydantic: 2.4.2
- aiohttp: 3.8.4
- ENDPOINT: https://huggingface.co
- HF_HUB_CACHE: /home/wauplin/.cache/huggingface/hub
- HF_ASSETS_CACHE: /home/wauplin/.cache/huggingface/assets
- HF_TOKEN_PATH: /home/wauplin/.cache/huggingface/token
- HF_HUB_OFFLINE: False
- HF_HUB_DISABLE_TELEMETRY: False
- HF_HUB_DISABLE_PROGRESS_BARS: None
- HF_HUB_DISABLE_SYMLINKS_WARNING: False
- HF_HUB_DISABLE_EXPERIMENTAL_WARNING: False
- HF_HUB_DISABLE_IMPLICIT_TOKEN: False
- HF_HUB_ETAG_TIMEOUT: 10
- HF_HUB_DOWNLOAD_TIMEOUT: 10
```
