LangChain 中的 Hugging Face Hub 端点连接到 Hugging Face Hub，并通过其免费推理端点运行模型。我们需要一个Hugging Face帐户和 API 密钥来使用这些端点。获得 API 密钥后，我们会将其添加到HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN环境变量中。我们可以像这样用 Python 来做到这一点：import osos.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN...
LangChain 中的 Hugging Face Hub 端点连接到 Hugging Face Hub,并通过其免费推理端点运行模型。我们需要一个Hugging Face帐户和 API 密钥来使用这些端点。 获得API 密钥后,我们会将其添加到HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN环境变量中。我们可以像这样用 Python 来做到这一点: import os os.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOK...
environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] 请注意,默认情况下,load_dotenv 会在当前工作目录中寻找 .env 文件,但是您也可以指定包含您的Secrets文件的路径: from dotenv import load_dotenv from pathlib import Path dotenv_path = Path('path/to/.env') load_dotenv(dotenv_path=dotenv_path) 3/ 开始使用开源 ...
一般在使用dHugging Fac的强大功能之前,会申请下token,并且配置下token:HUGGING_FACE_HUB_TOKEN 是一个用于身份验证的令牌,它允许你访问 Hugging Face Hub 上的私有模型和数据集。如果你在 Hugging Face Hub 上有私有的模型或数据集,或者你需要通过 API 进行一些操作(例如上传模型),那么你就需要这个令牌。 按照以下...
我们想向大家宣布: 部署到 Cloudflare Workers AI 服务 正式上线，这是 Hugging Face Hub 平台上的一项新服务，它使得通过 Cloudflare 边缘数据中心部署的先进 GPU、轻松使用开放模型作为无服务器 API 成为可能。我们将把 Hugging Face 上一些最受欢迎的开放模型整合到 Cloudflare Workers AI 中，这一切都得益于我们的...
该类也有两种方法。你可以使用repo_id参数指定模型。也可以使用endpoint_url指定服务终端,这些终端使用无服务器 API,这对于有 Hugging Face专业帐户或企业 hub的用户大有好处。普通用户也可以通过在代码环境中设置自己的 HF 令牌从而在免费请求数配额内使用终端。
hf_embeddings=HuggingFaceEndpointEmbeddings(model="mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1",task="feature-extraction",huggingfacehub_api_token="<HF_TOKEN>",)texts=["Hello, world!","How are you?"]hf_embeddings.embed_documents(texts) 总结
今天,我们非常兴奋地宣布 部署到 Cloudflare Workers AI 功能正式上线,这是 Hugging Face Hub 平台上的一项新服务,它使得通过 Cloudflare 边缘数据中心部署的先进 GPU、轻松使用开放模型作为无服务器 API 成为可能。 从今天开始,我们将把 Huggi
推理 API 是为推理组件提供动力的引擎。通过一个简单的 HTTP 请求，你可以加载 hub 上的任何模型，并在几秒钟内用它预测你的数据，只需要你提供模型的 URL 和一个有效的 hub token。下面的例子中，我们用一行代码加载 xlm-roberta-base 模型 并进行数据预测的案例：推理 API 是建立预测服务的最简单方法，你可以...
今天,我们非常兴奋地宣布部署到 Cloudflare Workers AI功能正式上线,这是 Hugging Face Hub 平台上的一项新服务,它使得通过 Cloudflare 边缘数据中心部署的先进 GPU、轻松使用开放模型作为无服务器 API 成为可能。 从今天开始,我们将把 Hugging Face 上一些最受欢迎的开放模型整合到 Cloudflare Workers AI 中,这一切都...