Inference API的使用 在浏览器中使用 有两种使用Inference API的方式,一种是在这个模型详细信息界面会有一个模型的小组件(是Hugging Face为每个模型创建的,可以参考Widgets),可以在浏览器中直接使用,比如下图所示的,我直接在右面红色框标出的区域的Text-to-Image文本框中输入a cat wear a red hat sitting in fro...
我们前面介绍了Inference API这种使用Hugging Face中模型的方式。Inference API的特点是简单易用,但是也有以下几个缺点: 不是所有的模型都提供了Inference API Inference API的可能会有速率限制,不能满足在生产环境中使用需求 因此,Hugging Face提供了Inference Endpoints这种方式,可以让用户自己在云服务器中部署自己的专属...
登录到 Hugging Face Hub，浏览我们的模型，一旦找到一个你喜欢的，你可以直接在页面上尝试推理 小组件。点击 "Deploy" 按钮，你可以拿到自动生成的代码，然后将模型部署在免费的推理 API 上进行评估，以及一个直接链接，你可以将模型部署到生产中的推理 Endpoints 或 Spaces。快试一试，让我们知道你的想法，我们很期...
Transformers 库支持 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 之间的框架互操作性，这确保了在模型生命周期的每个阶段使用不同框架的灵活性。而且，通过 Inference API（推理 API），用户可以直接使用 Hugging Face 开发的模型与数据集，进行推理、迁移学习，这让Transformers 框架在性能与易用性上达到业界领先水平，彻底改变了深度学...
步骤 2: 创建一个 Hugging Face 资源，并配置 Action 点击 Action 列表的「+ 新建」并选择 Hugging Face Inference API:通过完成下述表单，配置 Hugging Face 资源:名称: 由你自定义的该资源在 ILLA Cloud 中显示的名称；Token: 注册并登录 Hugging Face，点击右上角头像，通过 Profile Settings 下的 Access ...
Privacy:Endpoints 运行在私有的 Hugging Face 子网,不能通过互联网访问,只能通过你的 AWS 或 Azure 账户中的一个私有连接来使用,可以满足最严格的合规要求。 要了解更多关于 推理 Endpoints 的信息,请阅读本教程和文档。 教程:https://huggingface.co/blog/inference-endpoints ...
Privacy:Endpoints 运行在私有的 Hugging Face 子网,不能通过互联网访问,只能通过你的 AWS 或 Azure 账户中的一个私有连接来使用,可以满足最严格的合规要求。 要了解更多关于 推理 Endpoints 的信息,请阅读本教程和文档。 教程: https://huggingface.co/blog/inference-endpoints ...
Hugging Face Unity API 提供了一个简单易用的接口，允许开发者在自己的 Unity 项目中方便地访问和使用 Hugging Face AI 模型，已集成到 Hugging Face Inference API 中。本文将详细介绍 API 的安装步骤和使用方法。安装步骤打开您的 Unity 项目导航至菜单栏的 Window -> Package Manager在弹出窗口中，点击 +，...
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 如需替换使用模型,可以通过更改模型端点实现。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...
为了解决这个问题，Hugging Face 发布了 text-generation-inference (TGI)，这是一个开源的大语言模型部署解决方案，它使用了 Rust、Python 和 gRPC。TGI 被整合到了 Hugging Face 的推理解决方案中，包括 Inference Endpoints 和 Inference API，所以你能通过简单几次点击创建优化过的服务接入点，或是向 Hugging Face...