Cách scraping Hugging Face: Hướng dẫn kỹ thuật toàn diện
Thành thạo kỹ thuật scraping Hugging Face để trích xuất AI model, dataset và metadata. Tìm hiểu cách vượt qua Cloudflare và tự động hóa việc thu thập dữ liệu...
Phat hien bao ve chong bot
- Cloudflare
- WAF và quản lý bot cấp doanh nghiệp. Sử dụng thử thách JavaScript, CAPTCHA và phân tích hành vi. Yêu cầu tự động hóa trình duyệt với cài đặt ẩn.
- Giới hạn tốc độ
- Giới hạn yêu cầu theo IP/phiên theo thời gian. Có thể vượt qua bằng proxy xoay vòng, trì hoãn yêu cầu và thu thập phân tán.
- Chặn IP
- Chặn các IP trung tâm dữ liệu đã biết và địa chỉ bị đánh dấu. Yêu cầu proxy dân cư hoặc di động để vượt qua hiệu quả.
- Bot Detection
Về Hugging Face
Khám phá những gì Hugging Face cung cấp và dữ liệu giá trị nào có thể được trích xuất.
Hugging Face là nền tảng và cộng đồng hàng đầu về machine learning và trí tuệ nhân tạo, thường được mô tả là GitHub dành cho AI. Nó cung cấp một trung tâm nơi các nhà nghiên cứu và nhà phát triển chia sẻ, khám phá và cộng tác trên các model, dataset và các ứng dụng demo được gọi là Spaces. Nơi đây lưu trữ các đóng góp từ các thực thể công nghệ lớn như Google, Meta và Microsoft, cùng với một cộng đồng khổng lồ các nhà phát triển độc lập. Nền tảng này chứa một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, bao gồm các chỉ số hiệu suất model, cấu hình dataset, nhật ký hoạt động của người dùng và thông tin tương thích thư viện.
Scraping Hugging Face cực kỳ có giá trị đối với các tổ chức muốn thực hiện tình báo cạnh tranh, theo dõi việc áp dụng các khung AI cụ thể hoặc tổng hợp metadata cho nghiên cứu học thuật. Bằng cách trích xuất dữ liệu từ nền tảng, người dùng có thể giám sát các model đang thịnh hành, xác định những người đóng góp hàng đầu và cập nhật bối cảnh phát triển nhanh chóng của generative AI. Nền tảng sắp xếp nội dung theo các nhiệm vụ như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Thị giác máy tính (Computer Vision) và Âm thanh (Audio), biến nó thành một kho lưu trữ quan trọng cho các state-of-the-art trong machine learning.
Tại Sao Nên Scrape Hugging Face?
Khám phá giá trị kinh doanh và các trường hợp sử dụng để trích xuất dữ liệu từ Hugging Face.
Thực hiện nghiên cứu thị trường về các model và framework AI phổ biến nhất.
Thực hiện phân tích cạnh tranh bằng cách theo dõi các bản phát hành model từ các tổ chức cụ thể.
Tổng hợp metadata cho các nghiên cứu học thuật về sự phát triển của open-source AI.
Giám sát các dataset mới cho các ngành cụ thể như y tế hoặc tài chính.
Xây dựng danh bạ các chuyên gia AI và các nhóm nghiên cứu hiệu suất cao.
Xác định các xu hướng mới nổi trong kiến trúc machine learning model.
Thách Thức Khi Scrape
Những thách thức kỹ thuật bạn có thể gặp khi scrape Hugging Face.
Trang web phụ thuộc nhiều vào kết xuất JavaScript để tải kết quả tìm kiếm và danh sách model.
Lớp bảo vệ Cloudflare có thể chặn các yêu cầu tự động không mô phỏng đúng hành vi của trình duyệt thực.
Hugging Face triển khai giới hạn tốc độ nghiêm ngặt, đặc biệt là khi truy cập Hub API.
Cấu trúc trang cho thẻ Model và Readme có tính động và thay đổi đáng kể.
Những thay đổi thường xuyên đối với giao diện người dùng có thể làm hỏng các trình scraper dựa trên CSS mà không báo trước.
Thu thập dữ liệu Hugging Face bằng AI
Không cần code. Trích xuất dữ liệu trong vài phút với tự động hóa AI.
Cách hoạt động
Mô tả những gì bạn cần
Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ Hugging Face. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
AI trích xuất dữ liệu
AI của chúng tôi điều hướng Hugging Face, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.
Nhận dữ liệu của bạn
Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.
Tại sao nên dùng AI để thu thập dữ liệu
AI giúp việc thu thập dữ liệu từ Hugging Face dễ dàng mà không cần viết code. Nền tảng AI của chúng tôi hiểu dữ liệu bạn cần — chỉ cần mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, AI sẽ tự động trích xuất.
How to scrape with AI:
- Mô tả những gì bạn cần: Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ Hugging Face. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
- AI trích xuất dữ liệu: AI của chúng tôi điều hướng Hugging Face, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.
- Nhận dữ liệu của bạn: Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.
Why use AI for scraping:
- Giao diện không cần code (no-code) cho phép xây dựng các trình scraper cho model và dataset mà không cần chuyên môn kỹ thuật.
- Tự động xử lý nội dung động và kết xuất JavaScript mà không cần cấu hình thêm.
- Thực thi dựa trên đám mây đảm bảo các tác vụ scraping chạy ổn định mà không tốn tài nguyên cục bộ.
- Các tính năng tích hợp để xử lý phân trang và lựa chọn phần tử phức tạp một cách hiệu quả.
- Dễ dàng xuất metadata đã trích xuất trực tiếp sang Google Sheets, CSV hoặc thông qua API.
Công cụ scrape web no-code cho Hugging Face
Các giải pháp thay thế point-and-click cho scraping bằng AI
Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape Hugging Face mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.
Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code
Thách thức phổ biến
Đường cong học tập
Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian
Bộ chọn bị hỏng
Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc
Vấn đề nội dung động
Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp
Hạn chế CAPTCHA
Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA
Chặn IP
Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn
Công cụ scrape web no-code cho Hugging Face
Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape Hugging Face mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.
Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code
- Cài đặt tiện ích trình duyệt hoặc đăng ký trên nền tảng
- Điều hướng đến trang web mục tiêu và mở công cụ
- Chọn các phần tử dữ liệu cần trích xuất bằng cách nhấp chuột
- Cấu hình bộ chọn CSS cho mỗi trường dữ liệu
- Thiết lập quy tắc phân trang để scrape nhiều trang
- Xử lý CAPTCHA (thường yêu cầu giải quyết thủ công)
- Cấu hình lịch trình cho các lần chạy tự động
- Xuất dữ liệu sang CSV, JSON hoặc kết nối qua API
Thách thức phổ biến
- Đường cong học tập: Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian
- Bộ chọn bị hỏng: Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc
- Vấn đề nội dung động: Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp
- Hạn chế CAPTCHA: Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA
- Chặn IP: Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn
Vi du ma
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')
# Extracting model articles
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}')Khi nào sử dụng
Phù hợp nhất cho các trang HTML tĩnh với ít JavaScript. Lý tưởng cho blog, trang tin tức và các trang sản phẩm e-commerce đơn giản.
Ưu điểm
- ●Thực thi nhanh nhất (không có overhead trình duyệt)
- ●Tiêu thụ tài nguyên thấp nhất
- ●Dễ dàng song song hóa với asyncio
- ●Tuyệt vời cho API và trang tĩnh
Hạn chế
- ●Không thể chạy JavaScript
- ●Thất bại trên SPA và nội dung động
- ●Có thể gặp khó khăn với các hệ thống anti-bot phức tạp
Cach thu thap du lieu Hugging Face bang ma
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')
# Extracting model articles
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')
# Wait for model list to render
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()
}
# Handle pagination
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');
// Wait for the dynamic content to load
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();
})();Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu Hugging Face
Khám phá các ứng dụng thực tế và thông tin chi tiết từ dữ liệu Hugging Face.
Nhận diện xu hướng thị trường AI
Các công ty được hưởng lợi bằng cách xác định các nhiệm vụ AI nào đang thu hút được nhiều sự chú ý nhất trên toàn cầu.
Cách triển khai:
- 1Scraping số lượng lượt tải xuống cho tất cả các model trong các danh mục nhiệm vụ cụ thể hàng tháng.
- 2Tổng hợp dữ liệu để xem phần trăm tăng trưởng theo từng danh mục.
- 3Xác định các model đột phá có sự gia tăng đột biến về mức độ phổ biến.
Sử dụng Automatio để trích xuất dữ liệu từ Hugging Face và xây dựng các ứng dụng này mà không cần viết code.
Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu Hugging Face
- Nhận diện xu hướng thị trường AI
Các công ty được hưởng lợi bằng cách xác định các nhiệm vụ AI nào đang thu hút được nhiều sự chú ý nhất trên toàn cầu.
- Scraping số lượng lượt tải xuống cho tất cả các model trong các danh mục nhiệm vụ cụ thể hàng tháng.
- Tổng hợp dữ liệu để xem phần trăm tăng trưởng theo từng danh mục.
- Xác định các model đột phá có sự gia tăng đột biến về mức độ phổ biến.
- Tình báo cạnh tranh
Các công ty công nghệ theo dõi đầu ra open-source của các đối thủ như Meta hoặc Google để luôn dẫn đầu.
- Thiết lập scraping mục tiêu cho các hồ sơ tổ chức cụ thể trên Hugging Face.
- Theo dõi việc tạo repository mới hoặc cập nhật cho các thẻ model hiện có.
- Cảnh báo cho các nhóm sản phẩm khi đối thủ cạnh tranh phát hành một model mới trong lĩnh vực liên quan.
- Tìm kiếm nhân tài công nghệ
Các nhà tuyển dụng tìm kiếm những nhà nghiên cứu AI cấp cao bằng cách phân tích chất lượng đóng góp và tác động cộng đồng.
- Trích xuất danh sách tác giả từ các model hiệu suất cao với hơn 100 nghìn lượt tải xuống.
- Scraping hồ sơ người dùng để tìm các liên kết mạng xã hội hoặc trang web cá nhân.
- Lọc ra những cá nhân có lịch sử đóng góp open-source phổ biến một cách nhất quán.
- Dataset cho nghiên cứu học thuật
Các nhà nghiên cứu phân tích bản chất cộng tác và sự tiến hóa của hệ sinh thái nghiên cứu AI.
- Trích xuất metadata bao gồm danh sách tác giả, số lượng trích dẫn và liên kết tổ chức.
- Lập bản đồ mối quan hệ giữa các tổ chức khác nhau và các cá nhân đóng góp.
- Áp dụng phân tích mạng lưới để hình dung các trung tâm của hệ sinh thái nghiên cứu AI.
Tang cuong quy trinh lam viec cua ban voi Tu dong hoa AI
Automatio ket hop suc manh cua cac AI agent, tu dong hoa web va tich hop thong minh de giup ban lam duoc nhieu hon trong thoi gian ngan hon.
Mẹo Pro Cho Việc Scrape Hugging Face
Lời khuyên chuyên gia để trích xuất dữ liệu thành công từ Hugging Face.
Luôn kiểm tra tệp 'config.json' trong repository của model để có metadata kỹ thuật chính xác nhất.
Sử dụng thư viện Python Hugging Face Hub chính thức thay vì scraping thô khi có thể để tránh bị chặn.
Xoay vòng địa chỉ IP của bạn bằng dịch vụ proxy dân cư chất lượng cao nếu cần scraping hàng nghìn model.
Lập lịch các tác vụ scraping vào giờ thấp điểm để đảm bảo thời gian phản hồi nhanh hơn và giảm nguy cơ bị phát hiện.
Làm sạch dữ liệu văn bản đã trích xuất bằng cách loại bỏ cú pháp Markdown và URL để dữ liệu hữu ích hơn cho việc phân tích.
Theo dõi blog của Hugging Face để nắm bắt các bản cập nhật giao diện người dùng có thể thay đổi CSS selectors cho công cụ scraper của bạn.
Danh gia
Nguoi dung cua chung toi noi gi
Tham gia cung hang nghin nguoi dung hai long da thay doi quy trinh lam viec cua ho
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.
Lien quan Web Scraping
How to Scrape GitHub | The Ultimate 2025 Technical Guide
How to Scrape Worldometers for Real-Time Global Statistics
How to Scrape Wikipedia: The Ultimate Web Scraping Guide
How to Scrape Pollen.com: Local Allergy Data Extraction Guide
How to Scrape Britannica: Educational Data Web Scraper
How to Scrape RethinkEd: A Technical Data Extraction Guide
How to Scrape Weather.com: A Guide to Weather Data Extraction
How to Scrape American Museum of Natural History (AMNH)
Cau hoi thuong gap ve Hugging Face
Tim cau tra loi cho cac cau hoi thuong gap ve Hugging Face