介绍
CSGHub新手指南旨在向用户提供全面的指导，快速学习如何使用CSGHub对大模型资产进行有效管理。
CSGHub与大模型
什么是CSGHub？
CSGHub是一个开源、可信的大模型资产管理平台，可帮助用户治理LLM和LLM应用生命周期中涉及到的资产（数据集、模型文件、代码等）。 CSGHub致力于提供一种专为大型模型原生设计，且能够私有化部署离线运行的资产管理解决方案。提供代码开源、可私有化部署的类Hugging Face平台功能，以类似GitLab管理源代码、OpenStack Glance管理虚拟机镜像、Harbor管理容器镜像以及 Sonatype Nexus 管理制品的方式，实现对LLM资产的管理。
您可通过访问CSGHub开源项目页面 https://github.com/OpenCSGs/CSGHub 来获取开源项目代码，研发人员可访问 https://deepwiki.com/OpenCSGs/csghub 来快速了解CSGHub的架构设计。
我们欢迎并鼓励用户在使用CSGHub的过程中，通过GitHub发起Issue来进行问题讨论或对CSGHub开源项目进行代码贡献，共同促进平台的持续发展和改善。
什么是模型？
定义
在机器学习和自然语言处理领域，模型是一个经过训练的数学表示，用于执行某一特定任务，如文本生成、情感分析、机器翻译等。模型通过分析大量数据学习到输入与输出之间的关系。
CSGHub中的模型
CSGHub提供了一个丰富的模型库，包含预训练的模型，用户可以直接用来进行推理，或在此基础上进行微调。CSGHub模型完全兼容Hugging Face的工具体系，您可以使用Hugging Face的Transformers库支持多种架构，如GPT、BERT、T5等，适用于多种任务：
- 文本分类： 例如情感分析
- 命名实体识别： 识别文本中的特定实体
- 文本生成： 基于输入生成新的文本
- 翻译： 将一种语言翻译成另一种语言
如何使用模型？
用户可以通过简单的API接口加载预训练模型。例如，使用Python代码：
from transformers import pipeline
# 创建情感分析管道
classifier = pipeline('sentiment-analysis')
# 使用模型进行推理
result = classifier("我爱Huggingface！")
print(result)
什么是数据集？
定义
数据集是一组收集到的数据，用于训练和评估机器学习模型。在自然语言处理领域，数据集通常由文本、标签组成，如句子、文章、标注的情感等。
CSGHub中的数据集
CSGHub的数据集库提供了多种公开可用的数据集，涵盖广泛的主题和任务。用户可以下载、加载并在自己的模型训练中使用。这些数据集可能包括：
- 文本分类数据集： 用于训练情感分析模型
- 翻译对照数据集： 用于训练翻译模型
- 问答数据集： 供问答系统使用
- 对话系统数据集： 用于训练聊天机器人
如何使用数据集？
用户可以使用Hugging Face的datasets库轻松加载数据集。以下是加载并查看数据集的示例：
from datasets import load_dataset
# 加载情感分析数据集
dataset = load_dataset("imdb")
# 查看数据集的结构
print(dataset)
什么是Space应用？
定义
Space是CSGHub提供的一种快速构建和托管运行应用程序的服务，允许用户以互动方式展示其机器学习模型。用户可以创建Web应用程序来展示模型的能力，让其他人能够体验模型的实际效果。
CSGHub中的Space应用特性
- 互动性： 提供用户与模型交互的界面
- 简易部署： 用户只需上传代码和模型，CSGHub负责构建、部署和托管运行
- 私有化： 用户可以在企业或者个人环境内使用
如何创建Space应用？
用户可以创建自己的Space，只需以下简单步骤：
- 登录您的CSGhub平台账号
- 点击右上角个人头像的“新建应用空间”按钮
- 选择应用类型（如Gradio或Streamlit）
- 填写所需的代码和配置文件
- 发布和使用
示例代码（Gradio）
import gradio as gr
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('sentiment-analysis')
def predict_sentiment(text):
return classifier(text)
iface = gr.Interface(fn=predict_sentiment, inputs="text", outputs="label")
iface.launch()
什么是代码仓库？
定义
代码仓库是一个代码存储和版本控制的地方，通常用于管理项目代码、文档和其他资源。在CSGHub平台，代码仓库便于用户存储、分享和协作开发机器学习项目。
CSGHub中的代码仓库功能
- 版本控制： 用户可以查看代码修改历史，回滚到先前版本
- 协作开发： 支持多人合作开发，提高项目管理效率
- 公开&私密： 用户可以选择将仓库设为公开或私密
如何使用代码仓库？
用户可以通过CSGHub的接口或者Web网页界 面创建和管理代码仓库。操作步骤如下：
- 创建您的CSGhub平台账号
- 点击右上角个人头像的“新建代码仓库”按钮
- 填写仓库名称与描述
- 上传代码文件或文档
如果你有本地代码要上传，可以使用git命令：
git clone https://huggingface.co/username/repository_name
cd repository_name
# 添加你的代码文件
git add .
git commit -m "Initial commit"
git push
为什么要使用CSGHub？
在当前这个大模型多元化迅速演进的时代，数据及模型已逐步成为企业与个人用户最关键的数字资产。尽管如此，现阶段所面临的一系列问题，诸如管理工具的分散、管理手段单一、单机化等，不仅为安全运营带来了潜在风险，也对企业在大模型技术的持续创新及应用能力的发 展构成了障碍。
我们认为大模型将会成为推动信息技术革命的核心动力。因此，探索一种更为高效、安全且可靠的管理策略，以优化和保护核心资产——即模型、数据和大模型应用代码，成为个人与企业共同面对的重大课题。为此，CSGHub项目应运而生，旨在针对上述挑战提供切实可行的解决方案。
CSGHub可以为您带来以下能力：
- 资产统一管理： 一站式Hub统一管理模型文件、数据集、大模型应用代码。
- 研发生态兼容： 同时支持HTTPS和SSH协议的Git命令和Web界面操作，同时提供企业内完全兼容Hugging Face SDK的研发生态，确保不同用户均可方便使用。
- 大模型能力扩展： 原生支持版本化管理、模型格式转化、数据自动预处理、数据集预览等功能。
- 权限与安全： 支持与企业用户系统集成、支持资产可见范围设置、外内部接口鉴权设计，满足企业安全需求。
- 私有化部署支持： 无互联网依赖、无云厂商依赖等外部依赖，可一键启动私有化部署。
- 大模型原生设计： 支持自然语言交互、模型一键部署、Agent与Copilot App等资产管理。
CSGHub技术特点
CSGHub的技术特点如下：
- CSGHub整合了多源Git Server、Git LFS大文件存储协议和对象存储OSS等技术，提供可靠的数据存储层、灵活的基础设施接入层和高兼容的研发工具支持。
- 通过服务化的架构，CSGHub提供CSGHub Server后台服务和CSGHub Web Service的管理界面，普通用户可以快速使用Docker compose或Kubernetes Helm Chart启动服务，实现生产级的资产管理。具备自研能力的用户可利用CSGHub Server进行二次开发，将管理功能集成到外部系统或自定义高级功能。
- CSGHub借助Apache Arrow和DuckDB等优秀开源项目，支持Parquet数据文件格式的预览，便于算法研究人员和爱好者进行本地化数据集管理。
- CSGHub提供直观的Web界面和面向企业组织架构的权限设计，用户可通过Web UI实现版本控制管理、在线浏览和下载，也可以设置数据集和模型文件的可见范围，实现数据安全隔离，还可以对模型和数据集发起话题讨论。
教程内容
本教程旨在从实操入门、快速部署、基础概念以及应用视角多维度全面地向您介绍CSGHub，以便您能够高效掌握利用CSGHub及大模型能力。即使您之前没有部署经验，本教程也帮助您快速上手。 针对更进阶的内容和高级功能，我们另外提供了面向高级用户和开发人员的文档，旨在提供详尽的说明和指导。
联系我们
使用过程中的任何问题， 您可以通过以下任何一种方式联系我们：
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