HuggingFace 統合
HuggingFaceモデルのフロントエンドとしてSkyDeck.aiを使用します。
最終更新
HuggingFaceモデルのフロントエンドとしてSkyDeck.aiを使用します。
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HuggingFaceに推論エンドポイントをデプロイした後、次のユーザーインターフェースが表示されるはずです：
このページでは、次の情報が必要です：
エンドポイントURL
モデルリポジトリ
APIトークン。このトークンは、Call Examplesコードブロックで「Add API token」ボックスをチェックすることで確認できます。
これに加えて、モデルのコンテキストウィンドウも必要です。これはモデルの情報ページで見つけることができます。
この情報を収集したら、以下の例のようにJSON形式にフォーマットします：
{
"api_key":"your_api_key",
"endpoint": "your_api_endpoint",
"model_name": "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",
"context_window": 4096
}次に、これを統合のCredentialフィールドに貼り付けます。
資格情報が正常に検証されると、GenStudioのモデルリストにあなたのHuggingFaceモデルが表示されるはずです：
ゼロにスケーリングすることは、Inference Endpointsが提供する動的な機能で、リソースの利用効率とコストを最適化することを目指しています。インテリジェントにリクエストパターンを監視し、アイドルタイム中にレプリカの数をゼロに減らすことで、必要なときだけリソースを使用することを保証します。
しかし、これはトラフィックが再開したときのコールドスタート期間を導入しますので、注意すべき点がいくつかあります。この機能の動作方法、利点、潜在的な課題について詳しくは、HuggingFaceのAutoscalingに関するガイド を参照してください。
現時点では、text-generation タグが付けられたモデルのエンドポイントのみをサポートしており、これらは text-generation-inference コンテナとしてデプロイされています。サポートされているモデルのリストを拡張するために取り組んでいます。
