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...
Hugging Face为模型提供了缺省的Inference API接口。当我们需要使用该接口时,只需以“账号名/模型名”的格式填入所需的模型,就可以访问云端模型了。Hugging Face对缺省API接口的调度频率和运行效率都有限制。因此,用户若想获得更快的访问速度,可以利用Hugging Face的Inference Endpoints技术,部署一个专有模型,然后将专有...
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...
如未弹出，可以手动导航至 Window -> Hugging Face API Wizard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...
curl https://api-inference.huggingface.co/models/xlm-roberta-base \ -X POST \ -d '{"inputs": "The answer to the universe is <mask>."}' \ -H "Authorization: Bearer HF_TOKEN" 推理API 是建立预测服务的最简单方法,你可以在开发和测试期间实时地在应用程序中调用,不需要一个定制的 API ,也...
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 地址 如需配置高级设置,可以访问 unity 项目仓库页面https://github.com/huggingface/unity-api查看最新信息 ...
4、创建用户界面和 REST API 创建一个空白的 app.py 文件: touch app.py 编辑app.py: import gradio def my_inference_function(name): return "Hello " + name + "!" gradio_interface = gradio.Interface( fn = my_inference_function, inputs = "text", ...
要使用 BigCode 或 OpenAssistant，首先登录以访问推理 API：from huggingface_hub import loginlogin("<YOUR_TOKEN>")然后，实例化智能体：from transformers import HfAgentStarcoderagent = HfAgent("https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoder")StarcoderBaseagent = HfAgent("https://api-...
import yaml import json import requests with open('config.yml', 'r') as config_file: config = yaml.safe_load(config_file) api_key = config['api_key'] API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/gpt2" headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} def query(payload...
5. 商业服务:虽然Hugging Face的很多工具都是免费和开源的,它们也提供了商业产品和解决方案,比如 AutoNLP和Inference API,帮助企业容易地集成和部署NLP模型。 产品定价与免费使用: Hugging Face 提供的大部分资源和工具都是免费且开源的,包括它们的Transformers库、Tokenizers库、Datasets库,以及大量在模型中心(Model Hub...