# Hugging Face Hub belgeleri

Hugging Face Hub, açık makine öğreniminin referans yapay zeka platformudur. 3 milyondan fazla model, 1 milyondan fazla veri seti ve 2 milyondan fazla yapay zeka uygulaması (Spaces) barındırır; tümü açıktır ve herkese açıktır. Açık yapay zekanın ötesinde, Hub, dahili ve özel ekipler için harika bir iş birliği platformudur. Keşfedin, deney yapın, iş birliği yapın ve inşa edin, hepsi tek bir yerde! 🤗

 Abonelikler & Planlar PRO aboneliği Ekip & Kurumsal Planlar Tek Oturum Açma (SSO) Denetim Kayıtları Depolama Bölgeleri Özel veri setleri için Data Studio Kaynak Grupları Gelişmiş Güvenlik Jeton Yönetimi Ağ Güvenliği Hız Sınırları

 Depolar Başlangıç Depo Ayarları Depolama Sınırları Depolama Arka Ucu (Xet) Yerel Önbellek Çekme istekleri ve Tartışmalar Bildirimler Koleksiyonlar Web kancaları Sonraki Adımlar Lisanslar

     Modeller Model Hub Model Kartları Değerlendirme Sonuçları Kapalı Modeller Modelleri Yükleme Modelleri İndirme Kütüphaneler Görevler Widget'lar Çıkarım Sağlayıcıları İndirme İstatistikleri

 Veri Setleri Tanıtım Veri Setleri Genel Bakış Veri Seti Kartları Kapalı Veri Setleri Veri Setleri Yükleme Veri Setlerini İşleme Veri Setlerini İndirme Veri Setlerini Akışta İşleme Veri Setlerini Düzenleme Kütüphaneler Data Studio İndirme İstatistikleri Veri dosyaları Yapılandırma

 Spaces Giriş Spaces Genel Bakış Gradio Spaces Statik HTML Spaces Docker Spaces ZeroGPU Spaces Space'inizi Gömün Docker ile Çalıştırın Referans Gelişmiş Konular HF ile Giriş Yap

 Depolama Kovaları yeni Tanıtım Kovalar ve Git Depoları Bir Kova Oluşturma Dosyaları Yönetme Kullanım Senaryoları Güvenlik & Uyum

 İşler Tanıtım İşler Genel Bakış Hızlı Başlangıç Modelleri Eğit Fiyatlandırma İşleri Yönet İş Yapılandırması Docker görüntülerini kullanma İşleri Zamanlama Webhooks Otomasyon Referans

 Agents Giriş Agents Genel Bakış Yapay Zeka Agent'ları için Hugging Face CLI Hugging Face MCP Sunucusu Hugging Face Agent Becerileri HF SDK ile agent oluşturma Yerel Agent'lar Agent Kütüphaneleri

 Diğer Kurumlar Faturalama Güvenlik Moderasyon Makale Sayfaları Akademik Merkez Blog Yazıları Arama Dijital Nesne Kimliği (DOI) Merkez API Uç Noktaları HF ile Giriş Yapın Katkıda Bulunan Davranış Kuralları İçerik Yönergeleri

## Hugging Face Hub nedir?

Topluluğun Makine Öğrenimini ileriye taşıma hedefi doğrultusunda birlikte çalışmasına yardımcı oluyoruz 🔥.

Tek bir şirket, Tech Titans dahil, yapay zekâyı tek başına “çözemeyecektir” – bunu başarmanın tek yolu, topluluk odaklı bir yaklaşımla bilgi ve kaynakları paylaşmaktır. Hugging Face Hub üzerinde ML’yi herkes için demokratikleştirmek ve ilerletmek amacıyla en büyük açık kaynak model, veri seti ve demo koleksiyonunu oluşturuyoruz 🚀.

Topluluk üyelerimizden beklediğimiz değerleri tanımanız için [Kod of Conduct](https://huggingface.co/code-of-conduct) ve [Content Guidelines](https://huggingface.co/content-guidelines) belgelerini okumanızı öneririz 🤗.

## Hub'da neler bulabilirsiniz?

Hugging Face Hub, Git tabanlı depoları barındırır; bu depolar, tüm dosyalarınızı içerebilen sürüm kontrolü yapılan klasörlerdir. Sürüm kontrolü yapılmayan, değiştirilebilir nesne depolama için Hub ayrıca [Storage Buckets](./storage-buckets) sunar.

Burada yükleyebilir ve keşfedebilirsiniz...

- Modeller: _LLM, metin, görü ve ses görevleri için en son ileri düzey modelleri barındırma_
- Veri kümeleri: _farklı alanlar ve modaliteler için çeşitli veri türleri sunan_
- Spaces: _ML modellerini doğrudan tarayıcınızda göstermek için interaktif uygulamalar_

Hub, **sürümleme, commit geçmişi, diff'ler, dallar ve ondan fazla kütüphane entegrasyonu** sunar! Tüm depolar, Git içinde Büyük Dosyaları verimli bir şekilde depolamak için tasarlanmış yeni bir teknoloji olan [Xet](./xet/index) üzerine inşa edilmiştir; bu teknoloji dosyaları benzersiz parçalara ayırarak yüklemeleri ve indirmeleri hızlandırır.

Tüm depoların paylaştığı özellikler hakkında daha fazla bilgiyi [**Depolar belgeleri**](./repositories) bölümünde bulabilirsiniz.

## Modeller

Topluluk tarafından paylaşılan milyonlarca açık kaynaklı ML modelini keşfedebilir ve kullanabilirsiniz. Sorumlu model kullanımını ve geliştirmesini teşvik etmek amacıyla, model depoları her modelin sınırlamaları ve önyargıları hakkında kullanıcıları bilgilendirmek için [Model Cards](./model-cards) ile donatılmıştır. Görevleri, dilleri ve değerlendirme sonuçları gibi bilgiler hakkında ek [metadata](./model-cards#model-card-metadata) eklenebilir; depoda [TensorBoard traces](./tensorboard) varsa eğitim metrikleri grafikleri bile eklenebilir. Modelinize bir [**inference widget**](./models-widgets) eklemek de oldukça kolaydır; bu sayede herkes modeli doğrudan tarayıcıda deneyebilir! Programatik erişim için [**Inference Providers**](./models-inference) tarafından sunucusuz bir API sağlanmaktadır.

Hub'a modeller yüklemek veya modelleri indirip çalışmalarınıza entegre etmek için [**Modeller belgelerini**](./models) inceleyin. Ayrıca Hub'u destekleyen 🤗 Transformers, Asteroid ve ESPnet gibi [**onun üzerinde kütüphane**](./models-libraries) arasından seçim yapabilirsiniz.

## Veri Setleri

Hub, NLP, Bilgisayarlı Görü ve Ses alanlarında geniş bir görev yelpazesinde kullanılabilen, 8 binden fazla dilde 1 milyondan fazla herkese açık veri setine ev sahipliği yapar. Hub, veri setlerini bulmayı, indirmeyi ve yüklemeyi kolaylaştırır. Veri setleri, verileri doğrudan tarayıcınızda incelemenizi sağlayan [**Dataset Cards**](./datasets-cards) ve [**Data Studio**](./data-studio) biçiminde kapsamlı belgelerle birlikte sunulur. Birçok veri seti herkese açık olsa da, [**organizasyonlar**](./organizations) ve bireyler, lisanslama veya gizlilik sorunlarına uyum sağlamak için özel veri setleri oluşturabilir. [**Datasets hakkında Hugging Face Hub belgelerinde buradan**](./datasets-overview) daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

[🤗 `datasets`](https://huggingface.co/docs/datasets/index) kütüphanesi, veri setleriyle programatik olarak etkileşim kurmanızı sağlar; böylece Hub’daki veri setlerini projelerinizde kolayca kullanabilirsiniz. Tek bir kod satırıyla veri setlerine erişebilirsiniz; bilgisayarınıza sığmayacak kadar büyük olsalar bile, verileri verimli bir şekilde erişmek için streaming kullanabilirsiniz.

## Spaces

[Spaces](https://huggingface.co/spaces), Hub üzerinde makine öğrenmesi demo uygulamaları barındırmak için basit bir yoldur. Makine öğrenmesi portföyünüzü oluşturmanıza, projelerinizi konferanslarda veya paydaşlara sunmanıza ve makine öğrenmesi ekosistemindeki diğer kişilerle iş birliği içinde çalışmanıza olanak tanır.

Şu anda dakikalar içinde harika uygulamalar oluşturmanızı sağlayan iki muhteşem Python SDK'sini (**[Gradio](https://gradio.app/)** ve **[Streamlit](./spaces-sdks-streamlit)**) destekliyoruz. Kullanıcılar ayrıca basit HTML/CSS/JavaScript sayfaları olan statik Spaces oluşturabilir veya herhangi bir Docker tabanlı uygulamanın dağıtımını yapabilir.

Demolarınız için GPU gücüne ihtiyacınız varsa, [**ZeroGPU**](./spaces-zerogpu)'yi deneyin: NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell GPU'ları, yalnızca ihtiyaç duyulduğunda, gerçek zamanlı olarak dinamik bir şekilde sağlar.

Birkaç Space'i keşfettikten sonra ([Space of the Week!](https://huggingface.co/spaces) bölümümüze göz atın), kendi Space'inizi nasıl oluşturabileceğinizi öğrenmek için [**Spaces belgelerine**](./spaces-overview) dalın. Ayrıca Space'inizi bir GPU veya diğer hızlandırılmış donanımlarda çalışacak şekilde yükseltebileceksiniz. ⚡️

## Depolama Kovaları

[Storage Buckets](./storage-buckets), Hugging Face üzerinde Xet depolama altyapısıyla desteklenen S3 benzeri nesne depolama sağlar. Depoların (git tabanlı olması ve dosya geçmişini izlemesi) aksine, bucket'lar, içerik adreslenebilir kopya azaltma (deduplication) ile büyük ölçekli dosyalar için tasarlanmış uzak nesne depolama konteynerleridir. Sürüm kontrolüne ihtiyaç duymayan eğitim checkpoint'leri, günlükler, ara artefaktlar veya büyük dosya koleksiyonları gibi basit, hızlı ve değiştirilebilir depolama gerektiren kullanım senaryoları için tasarlanmıştır.

## Organizasyonlar

Şirketler, üniversiteler ve kâr amacı gütmeyen kuruluşlar Hugging Face topluluğunun vazgeçilmez bir parçasıdır! Hub, hesapları gruplamak ve veri setlerini, modelleri ve Spaces'leri yönetmek için kullanılabilen [**Organizations**](./organizations) sunar. Eğitmenler, [Hugging Face for Classrooms](https://huggingface.co/classrooms) kullanarak öğrenciler için iş birliğine dayalı kuruluşlar oluşturabilir. Bir kuruluşun depoları, kuruluşun sayfasında öne çıkarılır ve kuruluşun her üyesi depoya katkıda bulunma yetkisine sahiptir. Bir kuruluşun tüm çalışmalarını pratik bir şekilde gruplamasının yanı sıra Hub, yöneticilere [**depolara erişimi kontrol etme**](./organizations-security) ve kuruluşlarının [ödeme yöntemini ve fatura bilgilerini yönetme](https://huggingface.co/pricing) imkânı tanır. Makine Öğrenimi, iş birliği içindeyken daha eğlencelidir! 🔥

[Mevcut kuruluşları keşfedin](https://huggingface.co/organizations), yeni bir kuruluş [burada](https://huggingface.co/organizations/new) oluşturun ve daha fazla bilgi edinmek için [**Kuruluşlar belgeleri**](./organizations) sayfasını ziyaret edin.

## Güvenlik

Hugging Face Hub, kodlarınızın, modellerinizin ve verilerinizin güvende olduğuna dair içinizin rahat etmesini sağlamak için güvenlik ve erişim denetimi özelliklerini destekler. Şunları öğrenmek için bu belgelerde [**Güvenlik**](./security) bölümünü ziyaret edin:

- Kullanıcı Erişim Jetonları
- Organizasyonlar için Erişim Kontrolü
- GPG ile commit'leri imzalama
- Zararlı yazılım taraması