# Hub'da Ara

Bu eğitimde, `huggingface_hub` kullanarak Hub'da modelleri, veri kümelerini ve uzayları nasıl arayacağınızı öğreneceksiniz.

## Depoları nasıl listelerim?

`huggingface_hub` kütüphanesi, Hub ile etkileşim kurmak için [HfApi](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/tr/package_reference/hf_api#huggingface_hub.HfApi) adlı bir HTTP istemcisi içerir. Bunun yanı sıra, Hub üzerinde saklanan modelleri, veri kümelerini ve uzayları listeleyebilir:

```py
>>> from huggingface_hub import HfApi
>>> api = HfApi()
>>> models = api.list_models()
```

[list_models()](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/tr/package_reference/hf_api#huggingface_hub.HfApi.list_models) çıktısı, Hub'da saklanan modeller üzerinde bir iteratördür.

Benzer şekilde, veri setlerini listelemek için [list_datasets()](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/tr/package_reference/hf_api#huggingface_hub.HfApi.list_datasets) ve Spaces'leri listelemek için [list_spaces()](/docs/huggingface_hub/v2.4.0/tr/package_reference/hf_api#huggingface_hub.HfApi.list_spaces) kullanabilirsiniz.

## Depolar nasıl filtrelenir?

Depoları listelemek harika ama şimdi aramanızı filtrelemek isteyebilirsiniz. Liste yardımcıları şu gibi birkaç özelliğe sahiptir:
- `filter`
- `author`
- `search`
- `num_parameters`
- ...

Hub'da görüntü sınıflandırma yapan, imagenet veri setinde eğitilmiş ve PyTorch ile çalışan tüm modelleri almak için bir örnek inceleyelim.

```py
models = hf_api.list_models(filter=["image-classification", "pytorch", "imagenet"])
```

Ayrıca, Hub arayüzüyle aynı aralık sözdizimini kullanarak modelleri parametre sayısına göre de filtreleyebilirsiniz:

```py
models = hf_api.list_models(num_parameters="min:6B,max:128B")
```

Filtreleme sırasında modelleri sıralayabilir ve yalnızca en üst sonuçları alabilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki örnek Hub'da en çok indirilen 5 veri setini getirir:

```py
>>> list(list_datasets(sort="downloads", limit=5))
[DatasetInfo(
	id='argilla/databricks-dolly-15k-curated-en',
	author='argilla',
	sha='4dcd1dedbe148307a833c931b21ca456a1fc4281',
	last_modified=datetime.datetime(2023, 10, 2, 12, 32, 53, tzinfo=datetime.timezone.utc),
	private=False,
	downloads=8889377,
	(...)
```

Hub'da kullanılabilir filtreleri keşfetmek için tarayıcınızda [modeller](https://huggingface.co/models) ve [veri kümeleri](https://huggingface.co/datasets) sayfalarını ziyaret edin, bazı parametreler arayın ve URL'deki değerlere bakın.

## CLI'yi Kullanma

Ayrıca `hf` komut satırı arayüzünü kullanarak modelleri, veri setlerini ve Spaces'leri listeleyebilir ve aratabilirsiniz:

```bash
# List models
>>> hf models ls --search "llama" --sort downloads --limit 5

# List datasets
>>> hf datasets ls --author Qwen

# List Spaces
>>> hf spaces ls --search "3d"

# Get info about a specific model
>>> hf models info Lightricks/LTX-2
```

Daha fazla ayrıntı için [CLI kılavuzuna](./cli#hf-models) bakın.