首先,确保你的系统上已经安装了 Python 和相关依赖包。可以使用以下命令安装 Hugging Face 的 `transformers` 库、`fastapi` 库以及其他必要的依赖。 ```bash pip install transformers fastapi uvicorn pydantic ``` ### 步骤 2:下载模型 从Hugging Face 下载你需要的模型。例如,以 BERT 模型为例,可以使用以下代...
直接拷贝代码。 importrequestsAPI_URL="https://api-inference.huggingface.co/models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"headers={"Authorization":"Bearer YOU_KEY_TOKEN"}defquery(payload):response=requests.post(API_URL,headers=headers,json=payload)returnresponse.json()output=query({"inputs":"Can yo...
四、运行API服务 使用Uvicorn作为ASGI服务器来运行FastAPI应用。 uvicorn main:app --reload 在浏览器中访问http://127.0.0.1:8000,您应该能看到FastAPI的交互式API文档。 五、测试API 使用curl或Postman等工具,向API发送POST请求以测试模型预测功能。 curl -X POST"http://127.0.0.1:8000/predict"-H"accept: app...
安全性:确保API的安全,比如使用HTTPS、API密钥等。 通过以上步骤,您已经成功地将一个使用Hugging Face Transformers库的模型部署为API服务。这种部署方式不仅适用于NLP任务,也适用于其他类型的Transformers模型。
您可以访问 Hugging Face 网站，找到支持 Inference API 的任意模型端点，在对应页面点击 Deploy -> Inference API，复制 API_URL 字段的 url 地址如需配置高级设置，可以访问 unity 项目仓库页面 https://github.com/huggingface/unity-api 查看最新信息如需查看 API 使用示例，可以点击 Install Examples。现在，您...
五分钟教程:本地Docker部署DeepSeek API服务面向人群:具备Linux基础的工程师和研究人员(非小白向),想了解官方文档的部署方式,或是想快速了解官方文档的重点本视频特点:区别于其他博主的方案,我直接使用官方文档的推荐部署方式,也带大家用最快的速度上手官方文档里的
输入https://github.com/huggingface/unity-api.git 安装完成后,将会弹出 Unity API 向导。如未弹出,可以手动导航至Window->Hugging Face API Wizard 在向导窗口输入您的 API 密钥。密钥可以在您的Hugging Face 帐户设置中找到或创建 输入完成后可以点击Test API key测试 API 密钥是否正常 ...
从Hugging Face下载模型到本地并调用 不同的模型需要的显存不同,下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型, 网址https://huggingface.co/models download.py #coding=gbkimporttimefromhuggingface_hubimportsnapshot_download#huggingface上的模型名称repo_id ="LinkSoul/...
输入https://github.com/huggingface/unity-api.git 安装完成后,将会弹出 Unity API 向导。如未弹出,可以手动导航至Window->Hugging Face API Wizard 在向导窗口输入您的 API 密钥。密钥可以在您的Hugging Face 帐户设置中找到或创建 输入完成后可以点击Test API key测试 API 密钥是否正常 ...
一、获取API密钥 要使用Hugging Face的API,首先需要一个有效的API密钥。API密钥是访问服务的凭证,用于在调用API时进行身份验证。用户可以通过以下步骤获取API密钥: 访问Hugging Face网站,注册账户或登录已有账户。 在用户的个人中心找到API密钥部分并生成新的API密钥。