这里的 “parameters” 字段是一个字典,其中包含你想调整的所有 InferenceConfig 参数。请注意,我们会忽略 InferenceConfig 中没有的参数。 你还可以使用InferenceClient类,或其异步版来发送请求: InferenceClient:https://hf.co/docs/huggingfacehub/en/packagereference/inferenceclient#huggingfacehub.InferenceClient 异步...
你还可以使用InferenceClient类,或其异步版来发送请求: fromhuggingface_hubimportInferenceClientclient=InferenceClient(model="<your endpoint URL>",token="<your token>")withopen("/path/to/audio","rb")asf:audio_encoded=base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")data={"inputs":audio_encoded,"par...
这里的“parameters”字段是一个字典,其中包含你想调整的所有InferenceConfig参数。请注意,我们会忽略InferenceConfig中没有的参数。 你还可以使用InferenceClient类,或其异步版来发送请求: fromhuggingface_hubimportInferenceClient client = InferenceClient(model ="<your endpoint URL>", token="<your token>") witho...
开源的 LLM，如 Falcon、(Open-)LLaMA、X-Gen、StarCoder 或 RedPajama，近几个月来取得了长足的进展，能够在某些用例中与闭源模型如 ChatGPT 或 GPT4 竞争。然而，有效且优化地部署这些模型仍然是一个挑战。在这篇博客文章中，我们将向你展示如何将开源 LLM 部署到 Hugging Face Inference Endpoints，这是我们...
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文档:https://huggingface.co/docs/...
HUGGING_FACE_API_TOKEN=" " 在主目录中创建一个新的 python 文件app.py,先来验证依赖是否安装成功: # AI 推理库 from huggingface_hub import InferenceClient from langchain import HuggingFaceHub import requests # 配置文件 from config import (HUGGING_FACE_API_TOKEN) ...
fromhuggingface_hubimportInferenceClient# HF Inference Endpoints parameterendpoint_url = "https://YOUR_ENDPOINT.endpoints.huggingface.cloud"hf_token = "hf_YOUR_TOKEN"# Streaming Clientclient = InferenceClient(endpoint_url, token=hf_token)# generation parametergen...
我们可以创建一个InferenceClient,提供我们的端点 URL 和凭据以及我们想要使用的超参数。 fromhuggingface_hubimportInferenceClient # HF Inference Endpoints parameter endpoint_url ="https://YOUR_ENDPOINT.endpoints.huggingface.cloud" hf_token ="hf_YOUR_TOKEN" # Streaming Client client = InferenceClient(endpoint...
ILLA Cloud 与 Hugging Face 的合作为用户提供了一种无缝而强大的方式来构建利用尖端 NLP 模型的应用程序。遵循本教程,你可以快速地创建一个在 ILLA Cloud 中利用 Hugging Face Inference Endpoints 的音频转文字应用。这一合作不仅简化了应用构建过程,还为创新和发展提供了新的可能性。
Hugging Face Inference Endpoints是基于Hugging Face的Transformers库构建的,可以方便地对各种深度学习模型进行推理。Inference Endpoints提供了一种简单的方式来部署和调用预训练模型,用户只需传入输入数据,即可获得模型的推理结果。由于使用了Hugging Face的托管服务,用户无需关心底层基础设施的运维,可以专注于模型的应用和...