Hugging Face scraping 방법: 완벽 기술 가이드
AI model, dataset 및 metadata를 추출하기 위한 Hugging Face scraping 마스터하기. Cloudflare를 우회하고 AI 시장 조사를 위한 데이터 수집을 자동화하는 방법을 알아보세요.
봇 방지 보호 감지됨
- Cloudflare
- 엔터프라이즈급 WAF 및 봇 관리. JavaScript 챌린지, CAPTCHA, 행동 분석 사용. 스텔스 설정의 브라우저 자동화 필요.
- 속도 제한
- 시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
- IP 차단
- 알려진 데이터센터 IP와 표시된 주소 차단. 효과적인 우회를 위해 주거용 또는 모바일 프록시 필요.
- Bot Detection
Hugging Face 정보
Hugging Face이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
Hugging Face는 AI를 위한 GitHub로 자주 묘사되는 machine learning 및 AI 분야의 선도적인 플랫폼이자 커뮤니티입니다. 연구자와 개발자가 model, dataset, 그리고 Spaces로 알려진 데모 애플리케이션을 공유하고 발견하며 협업할 수 있는 중심 허브를 제공합니다. 이곳은 Google, Meta, Microsoft와 같은 주요 IT 기업뿐만 아니라 수많은 독립 개발자들의 기여를 호스팅합니다. 플랫폼에는 model 성능 지표, dataset 구성, 사용자 활동 로그, library 호환성 정보를 포함한 방대한 구조화된 데이터가 포함되어 있습니다.
Hugging Face를 scraping하는 것은 경쟁 인텔리전스를 수행하거나, 특정 AI 프레임워크의 채택을 추적하거나, 학술 연구를 위한 metadata를 수집하려는 조직에 매우 가치가 있습니다. 플랫폼에서 데이터를 추출함으로써 사용자는 트렌드 model을 모니터링하고, 주요 기여자를 식별하며, 빠르게 진화하는 generative AI 환경에 대한 최신 상태를 유지할 수 있습니다. 플랫폼은 Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Audio 등의 task별로 콘텐츠를 구성하여 machine learning 분야의 state-of-the-art 기술을 보관하는 중요한 저장소 역할을 합니다.
왜 Hugging Face을 스크래핑해야 하나요?
Hugging Face에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
가장 인기 있는 AI model 및 프레임워크에 대한 시장 조사를 수행합니다.
특정 조직의 model 출시를 추적하여 경쟁 분석을 수행합니다.
open-source AI의 진화에 대한 학술 연구를 위해 metadata를 수집합니다.
의료나 금융과 같은 특정 산업을 위한 새로운 dataset을 모니터링합니다.
AI 전문가 및 우수한 성과를 내는 연구 팀의 디렉토리를 구축합니다.
machine learning model 아키텍처의 신흥 트렌드를 식별합니다.
스크래핑 과제
Hugging Face 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
웹사이트가 검색 결과와 model 리스트를 로드하기 위해 JavaScript rendering에 크게 의존합니다.
Cloudflare 보호 기능이 실제 브라우저 동작을 모방하지 않는 자동화된 요청을 차단할 수 있습니다.
Hugging Face는 특히 Hub API에 접근할 때 엄격한 rate limiting을 적용합니다.
Model Card 및 Readme의 페이지 구조가 동적이며 상당히 다양합니다.
UI의 빈번한 변경으로 인해 예고 없이 CSS 기반 scraper가 작동하지 않을 수 있습니다.
AI로 Hugging Face 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
Hugging Face에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 Hugging Face을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
데이터 받기
CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
스크래핑에 AI를 사용하는 이유
AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 Hugging Face을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: Hugging Face에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Hugging Face을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
- 데이터 받기: CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
Why use AI for scraping:
- No-code 인터페이스를 통해 기술적 지식 없이도 model 및 dataset을 위한 scraper를 구축할 수 있습니다.
- 추가 설정 없이 동적 콘텐츠와 JavaScript rendering을 자동으로 처리합니다.
- 클라우드 기반 실행을 통해 로컬 리소스를 소모하지 않고 scraping 작업을 안정적으로 실행합니다.
- 페이지네이션 및 복잡한 요소 선택을 효과적으로 처리하는 내장 기능을 제공합니다.
- 추출된 metadata를 Google Sheets, CSV로 직접 내보내거나 API를 통해 쉽게 전송할 수 있습니다.
Hugging Face을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Hugging Face을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.
노코드 도구의 일반적인 워크플로
일반적인 문제점
학습 곡선
셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림
셀렉터 깨짐
웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음
동적 콘텐츠 문제
JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요
CAPTCHA 제한
대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요
IP 차단
공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음
Hugging Face을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Hugging Face을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.
노코드 도구의 일반적인 워크플로
- 브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
- 대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
- 포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
- 각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
- 여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
- CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
- 자동 실행을 위한 스케줄링 구성
- 데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결
일반적인 문제점
- 학습 곡선: 셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림
- 셀렉터 깨짐: 웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음
- 동적 콘텐츠 문제: JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요
- CAPTCHA 제한: 대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요
- IP 차단: 공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음
코드 예제
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://huggingface.co/models?sort=downloads'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# model 기사 추출
models = soup.find_all('article')
for model in models:
name = model.find('h4').text.strip()
print(f'Model Name: {name}')
except Exception as e:
print(f'Error occurred: {e}')사용 시기
JavaScript가 최소한인 정적 HTML 페이지에 가장 적합합니다. 블로그, 뉴스 사이트, 단순 이커머스 제품 페이지에 이상적입니다.
장점
- ●가장 빠른 실행 속도 (브라우저 오버헤드 없음)
- ●최소한의 리소스 소비
- ●asyncio로 쉽게 병렬화 가능
- ●API와 정적 페이지에 적합
제한 사항
- ●JavaScript 실행 불가
- ●SPA 및 동적 콘텐츠에서 실패
- ●복잡한 봇 방지 시스템에 어려움
코드로 Hugging Face 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://huggingface.co/models?sort=downloads'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# model 기사 추출
models = soup.find_all('article')
for model in models:
name = model.find('h4').text.strip()
print(f'Model Name: {name}')
except Exception as e:
print(f'Error occurred: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_hf():
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
page.goto('https://huggingface.co/models')
# model 리스트가 렌더링될 때까지 대기
page.wait_for_selector('article')
models = page.query_selector_all('article h4')
for m in models:
print(m.inner_text())
browser.close()
scrape_hf()Python + Scrapy
import scrapy
class HuggingFaceSpider(scrapy.Spider):
name = 'hf_spider'
start_urls = ['https://huggingface.co/models']
def parse(self, response):
for model in response.css('article'):
yield {
'title': model.css('h4::text').get(),
'author': model.css('span.text-gray-400::text').get()
}
# 페이지네이션 처리
next_page = response.css('a[aria-label="Next"]::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://huggingface.co/models');
// 동적 콘텐츠가 로드될 때까지 대기
await page.waitForSelector('article');
const data = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('article h4')).map(h => h.innerText);
});
console.log(data);
await browser.close();
})();Hugging Face 데이터로 할 수 있는 것
Hugging Face 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
AI 시장 트렌드 파악
기업은 전 세계적으로 어떤 AI task가 가장 큰 관심을 받고 있는지 파악함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.
구현 방법:
- 1특정 task 카테고리 내의 모든 model에 대한 다운로드 수를 매월 scraping합니다.
- 2데이터를 집계하여 카테고리별 성장률을 확인합니다.
- 3인기가 급상승하는 breakout model을 식별합니다.
Automatio를 사용하여 Hugging Face에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
Hugging Face 데이터로 할 수 있는 것
- AI 시장 트렌드 파악
기업은 전 세계적으로 어떤 AI task가 가장 큰 관심을 받고 있는지 파악함으로써 이점을 얻을 수 있습니다.
- 특정 task 카테고리 내의 모든 model에 대한 다운로드 수를 매월 scraping합니다.
- 데이터를 집계하여 카테고리별 성장률을 확인합니다.
- 인기가 급상승하는 breakout model을 식별합니다.
- 경쟁 인텔리전스
기술 기업들은 Meta나 Google과 같은 경쟁사의 open-source 결과물을 추적하여 앞서 나갑니다.
- Hugging Face의 특정 조직 프로필에 대한 타겟 scraping을 설정합니다.
- 새로운 repository 생성 또는 기존 model 카드의 업데이트를 모니터링합니다.
- 경쟁사가 관련 도메인에서 새로운 model을 출시할 때 제품 팀에 알림을 보냅니다.
- 기술 인재 리드 생성
채용 담당자들은 기여 품질과 커뮤니티 영향력을 분석하여 최정상급 AI 연구자를 찾습니다.
- 다운로드 수가 10만 건 이상인 고성능 model에서 작성자 리스트를 추출합니다.
- 사용자 프로필을 scraping하여 연결된 소셜 미디어나 개인 웹사이트를 찾습니다.
- 인기 있는 open-source 기여 이력이 꾸준한 인재를 필터링합니다.
- 학술 연구 dataset
연구자들은 AI 연구 생태계의 협력적 특성과 진화를 분석합니다.
- 작성자 리스트, 인용 횟수, 조직 소속을 포함한 metadata를 scraping합니다.
- 다양한 조직과 개인 기여차 간의 관계를 매핑합니다.
- 네트워크 분석을 적용하여 AI 연구 생태계의 허브를 시각화합니다.
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
Hugging Face 스크래핑 프로 팁
Hugging Face에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
가장 정확한 기술 metadata를 위해 model repository 내의 'config.json' 파일을 항상 확인하세요.
차단을 방지하려면 가능한 경우 raw scraping 대신 공식 Hugging Face Hub Python library를 사용하세요.
수천 개의 model을 scraping하는 경우 고품질 주거용 proxy 서비스를 사용하여 IP 주소를 회전시키세요.
더 빠른 응답 시간과 낮은 탐지 위험을 위해 scraping 작업을 트래픽이 적은 시간에 예약하세요.
추출된 텍스트 데이터에서 markdown 문법과 URL을 제거하여 분석에 더 유용하게 정제하세요.
scraper의 CSS selector를 변경할 수 있는 UI 업데이트가 있는지 Hugging Face 블로그를 모니터링하세요.
후기
사용자 후기
워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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