resp = requests.post(API_URL, json=data, headers={"Authorization":"Bearer <your token>"}) print(resp.json()) 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
python3 -m garak --model_type huggingface.InferenceAPI --model_name microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct --probes malwaregen.Evasion stopped working after 0.9.0.13 (it just gets stuck). Logging https requests and digging into the code: send: b'POST /models/ HTTP/1.1\r\nHost: api-inference....
请求对 HuggingFace Inference API 的支持。 具体地,希望支持这三种场景: 文生图 文本对话 Embedding 文档地址:https://huggingface.co/docs/api-inference Serverless Inference API 可以从部署在 Hugging Face Hub 上的超过 100,000 个模型中按需提供预测,这些模型动态加载到共享基础设施上。 应用场景 支持该 API 服...
测试模型(Hosted inference API): 可以直接通过该模块测试自己的模型。同时Hugging Face也提供了Http API可以调用,这样就不需要本地部署了。详情请参考:https://huggingface.co/docs/api-inference/index 使用该模型的应用(Spaces using …):这里展示了使用该模型的应用,可以点进去玩一玩。 代码样例(Use in Transform...
Hugging Face 提供了一个Inference API，允许通过简单的 HTTP 请求，免费测试和评估超过 80,000 个可...
使用LLM 请求和生成文本可能是一个耗时且迭代的过程。改善用户体验的一个好方法是在生成 token 时将它们流式传输给用户。下面是两个使用 Python 和 JavaScript 流式传输 token 的示例。对于 Python,我们将使用Text Generation Inference 的客户端,对于 JavaScript,我们将使用HuggingFace.js 库。
Hugging Face Inference Endpoints 提供了一种简单、安全的方法来部署机器学习模型以用于生产。 推理端点使开发人员和数据科学家等能够在无需管理基础设施的情况下创建人工智能应用程序:将部署过程简化为几次点击,包括通过自动扩展处理大量请求、通过规模为零来降低基础设施成本以及提供高级安全性。
分词器(Tokenizer)是 NLP 流程的起点,其主要功能是将原始文本转换为模型可读的输入格式(如数字 ID)。HuggingFace 提供了强大的 Tokenizer API,支持多种语言、多种分词方法,并提供了丰富的高级功能。 2.1.1 分词器的核心功能 分词器的主要功能包括: Tokenize:将文本分割为词元(tokens)。
参考资料 [1] modelx:https://github.com/kubegems/modelx [2] seldon:https://github.com/SeldonIO/seldon-core [3] triton:https://github.com/triton-inference-server/server [4] mlserver:https://github.com/SeldonIO/MLServer
from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") # Inference classifier("We are very happy to show you the Transformers library.") # Output: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}] # Inference for more than one input results = classifier(["We are very happy ...