update-docs-AtomGit

	@@ -12,21 +12,21 @@ GitCode AI 社区提供了全面的数据集管理功能，帮助您轻松创建
12	1. 登录您的 GitCode AI 账号	12	1. 登录您的 GitCode AI 账号
13	2. 进入"数据集" > "创建数据集"	13	2. 进入"数据集" > "创建数据集"
14	3. 填写数据集信息：	14	3. 填写数据集信息：
		15	+ - 数据集ID
15	- 数据集名称	16	- 数据集名称
16	- - 描述	17	+ - 选择LICENSE模板
17	- - 标签	18	+ - 选择是否公开
18	- - 许可证类型	19	+4. 选择LICENSE模板：
19	-4. 选择数据集类型：	20	+ - PyTorchCreative Commons Attribution Non Commercial 3.0
20	- - 表格数据	21	+ - Creative Commons Attribution Non Commercial No IDerivatives 3.0
21	- - 图像数据	22	+ - Creative Commons Attribution Non Commercial Share Alike 2.0
22	- - 文本数据	23	+ - Creative Commons Attribution Non Commercial Share Alike 3.0
23	- - 音频数据	24	+ - H Research License
24	- - 视频数据	25	+ - Open Model, Data & Weights License Agreement
25	-5. 上传数据文件	26	+ - Unknown
26	-6. 设置访问权限	27	+5. 点击"创建数据集"完成
27	-7. 点击"创建"完成	28	+![数据集创建](/assets/image/datasets1.png)
28	-	29	+![数据集创建](/assets/image/datasets2.png)
29	-![数据集创建](/assets/image/dataset-create.png)
30		30
31	### 数据集配置	31	### 数据集配置
32		32
	@@ -54,11 +54,11 @@ labels:
54		54
55	1. 在搜索框输入关键词	55	1. 在搜索框输入关键词
56	2. 使用过滤条件：	56	2. 使用过滤条件：
57	- - 数据类型	57	+ - 综合排序
58	- - 任务类型	58	+ - 最受欢迎
59	- - 许可证	59	+ - 最多下载
60	- - 数据量	60	+ - 最新创建
61	- - 更新时间	61	+ - 最近更新
62		62
63	### 高级搜索	63	### 高级搜索
64		64
	@@ -70,14 +70,12 @@ labels:
70		70
71	## 数据集下载	71	## 数据集下载
72		72
73	-### Web 界面下载
74	-
75	1. 进入数据集详情页	73	1. 进入数据集详情页
76	-2. 点击"下载"按钮	74	+2. 点击"克隆"按钮
77	-3. 选择下载内容：	75	+3. 复制项目地址
78	- - 完整数据集	76	+4. 克隆到本地
79	- - 部分数据	77	+5. 使用 HTTPS 协议时，请配置并使用个人访问令牌替代登录密码进行克隆、推送等操作
80	- - 示例数据	78	+6. 使用 SSH 协议时，请在本地生成 SSH 公钥进行克隆、推送等操作
81		79
82	### 命令行下载	80	### 命令行下载
83		81
	@@ -97,23 +95,24 @@ gitcode download-dataset username/dataset-name --split train
97		95
98	## 数据集使用	96	## 数据集使用
99		97
100	-### Python 代码示例	98	+### openMind
101		99
102	-```python	100	+```Python
103	-from gitcode_hub import load_dataset	101	+# 需要先安装openmind-hub
		102	+pip install openmind-hub
104		103
105	-# 加载数据集	104	+# 设置环境变量：
106	-dataset = load_dataset("username/dataset-name")	105	+import os
		106	+os.environ["OPENMIND_HUB_ENDPOINT"] = "https://api.gitcode.com"
107		107
108	-# 获取训练集	108	+# 下载数据集
109	-train_data = dataset["train"]	109	+from openmind_hub import snapshot_download
110		110
111	-# 数据预处理	111	+# 在配置并使用个人访问令牌申请访问令牌
112	-processed_data = dataset.map(preprocess_function)	112	+token = ""
113		113
114	-# 批量处理	114	+# 如果没有指定local_dir，请在~/.cache/openmind 下进行查看
115	-for batch in dataset.iter_batches(batch_size=32):	115	+snapshot_download("BAAI/Infinity-Instruct", local_dir = './Infinity-Instruct',token = token )
116	- process_batch(batch)
117	```	116	```
118		117
119	### 数据集版本控制	118	### 数据集版本控制

Mcontent/docs/models/_index.md+15-12

	@@ -13,20 +13,23 @@ GitCode AI 社区提供了丰富的模型资源，您可以轻松地创建、搜
13	1. 登录您的 GitCode AI 账号	13	1. 登录您的 GitCode AI 账号
14	2. 点击导航栏中的"模型中心" > "创建模型"	14	2. 点击导航栏中的"模型中心" > "创建模型"
15	3. 填写模型基本信息：	15	3. 填写模型基本信息：
		16	+ - 模型ID
16	- 模型名称	17	- 模型名称
17	- - 模型描述	18	+ - 选择LICENSE模板
18	- - 标签	19	+ - 选择是否公开
19	- - 许可证	20	+4. 选择LICENSE模板：
20	-4. 选择模型类型：	21	+ - PyTorchCreative Commons Attribution Non Commercial 3.0
21	- - PyTorch	22	+ - Creative Commons Attribution Non Commercial No IDerivatives 3.0
22	- - TensorFlow	23	+ - Creative Commons Attribution Non Commercial Share Alike 2.0
23	- - ONNX	24	+ - Creative Commons Attribution Non Commercial Share Alike 3.0
24	- - 其他框架	25	+ - H Research License
25	-5. 上传模型文件	26	+ - Open Model, Data & Weights License Agreement
26	-6. 提供示例代码（可选）	27	+ - Unknown
27	-7. 点击"创建"完成	28	+5. 点击"创建模型"完成
		29	+
		30	+![模型创建页面截图](/assets/image/models1.png)
		31	+![模型创建页面截图](/assets/image/models2.png)
28		32
29	-[图片：模型创建页面截图]
30		33
31	### 模型配置文件	34	### 模型配置文件
32		35

Mcontent/docs/models/model-hub.md+0-2

	@@ -114,5 +114,3 @@ weight: 1
114	### 进阶建议	114	### 进阶建议
115		115
116	理解原理：了解模型背后的工作原理。优化参数：根据实际需求调整模型参数。组合使用：将多个模型组合起来使用。分享经验：把自己的使用经验分享给其他人。	116	理解原理：了解模型背后的工作原理。优化参数：根据实际需求调整模型参数。组合使用：将多个模型组合起来使用。分享经验：把自己的使用经验分享给其他人。
117	-
118	-记住，使用AI模型是一个学习过程。不要害怕出错，多尝试，多学习，你会越来越熟练的！

Mcontent/docs/models/uploading-models.md+0-2

	@@ -135,5 +135,3 @@ weight: 4
135	## 总结	135	## 总结
136		136
137	上传模型是分享知识、帮助他人的好方式。通过上传模型，你可以展示技术能力（让别人看到你的成果）、帮助其他用户（解决他们的问题）、获得反馈建议（改进模型质量）和建立专业形象（在社区中获得认可）。	137	上传模型是分享知识、帮助他人的好方式。通过上传模型，你可以展示技术能力（让别人看到你的成果）、帮助其他用户（解决他们的问题）、获得反馈建议（改进模型质量）和建立专业形象（在社区中获得认可）。
138	-
139	-记住，好的模型不仅要有好的技术，还要有好的说明和文档。用心准备，认真上传，你的模型就能帮助更多的人！

Mhugo_stats.json+1-1

	@@ -550,6 +550,7 @@
550	"npu-functions",	550	"npu-functions",
551	"npu的作用",	551	"npu的作用",
552	"npu算力类型",	552	"npu算力类型",
		553	+ "openmind",
553	"organization-collections",	554	"organization-collections",
554	"organization-tips",	555	"organization-tips",
555	"page-bg",	556	"page-bg",
	@@ -687,7 +688,6 @@
687	"visibility-options",	688	"visibility-options",
688	"visibility-selection",	689	"visibility-selection",
689	"web-interface-download",	690	"web-interface-download",
690	- "web-界面下载",
691	"what-are-collections",	691	"what-are-collections",
692	"what-are-datasets",	692	"what-are-datasets",
693	"what-are-the-usage-limitations",	693	"what-are-the-usage-limitations",