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: InferenceClient:https://hf.co/docs/huggingfacehub/en/packagereference/inferenceclient#huggingfacehub.InferenceClient 异步...
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 parameterendpoint_url="https://YOUR_ENDPOINT.endpoints.huggingface.cloud"hf_token="hf_YOUR_TOKEN"# Streaming Clientclient=InferenceClient(endpoint_url,token=h...
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>")withope...
llm.invoke("Hugging Face is") 该类在底层实现时使用了InferenceClient,因此能够为已部署的 TGI 实例提供面向各种用例的无服务器 API。 ChatHuggingFace 每个模型都有最适合自己的特殊词元。如果没有将这些词元添加到提示中,将大大降低模型的表现。 为了把用户的消息转成 LLM 所需的提示,大多数 LLM 分词器中都...
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 parameterendpoint_url="https://YOUR_ENDPOINT.endpoints.huggingface.cloud"hf_token="hf_YOUR_TOKEN"# Streaming Clientclient=InferenceClient(endpoint_url,token=...
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/...
client = InferenceClient(endpoint_url, token=hf_token) # generation parameter gen_kwargs =dict( max_new_tokens=512, top_k=30, top_p=0.9, temperature=0.2, repetition_penalty=1.02, stop_sequences=["\nUser:","<|endoftext|>",""], ) # ...
第三,SaaS服务,比如AutoTrain,就是一个无代码的模型训练服务。用户只需上传模型并提供训练需求,剩下的工作AutoTrain会自行完成。训练完成后,用户通过Inference endpoints将模型部署在Hugging Face上之后就可以直接调用它进行工作。 5)如何做一个开源社区 第一,如果要做一个开源的项目,最好第一天就要想着走向世界。开源...
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。