Rename huggingface_cli to hf (#39630)

* Rename huggingface_cli to hf

* hfh

docs/source/es/custom_models.md

@@ -285,7 +285,7 @@ resnet50d.model.load_state_dict(pretrained_model.state_dict())
 Ahora, para enviar el modelo al Hub, asegúrate de haber iniciado sesión. Ejecuta en tu terminal:
 
 ```bash
-huggingface-cli login
+hf auth login
 ```
 
 o desde un _notebook_:

docs/source/es/model_sharing.md

@@ -56,7 +56,7 @@ Los archivos son editados fácilmente dentro de un repositorio. Incluso puedes o
 Antes de compartir un modelo al Hub necesitarás tus credenciales de Hugging Face. Si tienes acceso a una terminal ejecuta el siguiente comando en el entorno virtual donde 🤗 Transformers esté instalado. Esto guardará tu token de acceso dentro de tu carpeta cache de Hugging Face (~/.cache/ by default):
 
 ```bash
-huggingface-cli login
+hf auth login
 ```
 
 Si usas un notebook como Jupyter o Colaboratory, asegúrate de tener instalada la biblioteca [`huggingface_hub`](https://huggingface.co/docs/hub/adding-a-library). Esta biblioteca te permitirá interactuar por código con el Hub.

docs/source/es/run_scripts.md

@@ -324,7 +324,7 @@ python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
 Todos los scripts pueden cargar tu modelo final en el [Model Hub](https://huggingface.co/models). Asegúrate de haber iniciado sesión en Hugging Face antes de comenzar:
 
 ```bash
-huggingface-cli login
+hf auth login
 ```
 
 Luego agrega el argumento `push_to_hub` al script. Este argumento creará un repositorio con tu nombre de usuario Hugging Face y el nombre de la carpeta especificado en `output_dir`.