Hugging Face 提供的推理(Inference)解决方案

每天,开发人员和组织都在使用 Hugging Face 平台上托管的模型,将想法变成用作概念验证(proof-of-concept)的 demo,再将 demo 变成生产级的应用。

  • Transformer 模型已成为广泛的机器学习(ML)应用的流行模型结构,包括自然语言处理、计算机视觉、语音等;
  • 扩散模型(Diffusers)也已成为 text-to-image、image-to-image 类生成模型的流行模型结构;
  • 其他模型结构在其他任务中也很受欢迎,而我们在 Hugging Face Hub 上提供了这些模型结构的所有信息。

在 Hugging Face,我们致力于在保障质量的前提下,尽可能简化 ML 的相关开发和运营。让开发者在一个 ML 项目的整个生命周期中,可以丝滑地测试和部署最新模型。并保持最极致的优化性价比,所以我们要感谢英特尔的朋友,他们向我们赞助了免费的基于 CPU 的推理解决方案,这不仅是我们的合作关系中的另一个重要步骤,而且是我们的用户社区的一个「福利」,大家现在可以零成本享受英特尔 Xeon Ice Lake 模型结构带来的速度提升。

现在,让我们介绍一下你可以选择的 "Hugging Face" 的推理相关解决方案:

推理组件(免费)

在 HuggingFace Hub,我最喜欢的功能之一是推理组件,轻轻点击一下位于模型页面上的 推理组件,便可以自动上传样本数据并使用模型进行预测。

比如这里有一个句子相似性的例子,我们采用了 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 模型:

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如果想快速了解一个模型的作用、它的输出,以及它在你数据集的几个样本上的表现,这是一个非常好的方法。当收到 request 时,模型会免费从我们的服务器上自动加载,结束后自动释放,这个过程中无需任何代码。

推理 API(免费版)

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:

curl https://api-inference.huggingface.co/models/xlm-roberta-base \
    -X POST \
    -d '{"inputs": "The answer to the universe is ."}' \
    -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 ,也不需要一个模型服务器。你也可以立即从一个模型切换到另一个,并在你的应用程序中比较它们的性能。但由于速率限制,我们不建议在实际生产中使用推理API,你应该考虑 推理 Endpoints。

在生产环境中使用 推理 Endpoints

一旦你对你的 ML 模型的性能感到满意,就该把它部署到生产环境中了。但问题是:离开沙盒,安全、扩展、监控等等都变成了问题,所以我们建立了推理 Endpoints 来解决些挑战。

只需点击几下,推理 Endpoints 就可以让你将 Hub 上的任何模型部署在安全和可扩展的基础设施上,将它托管在你选择的地区的 AWS 或 Azure 云服务器上。CPU 和 GPU 托管,内置自动扩展等其他设置,使我们拥有更好的性价比,定价 低至0.06美元每小时。

推理 Endpoints 支持三个安全级别:

  • Pubulic:Endpoints 运行在公共的 Hugging Face 子网中,互联网上的任何人都可以访问,无需任何认证。
  • Protected:Endpoints 运行在公共的 Hugging Face 子网,互联网上任何拥有合适 Hugging Face Token 的人都可以访问它。
  • 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。

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要了解更多关于 推理 Endpoints 的信息,请阅读本 教程文档

推理 Spaces

最后,如果你期待部署模型用于生产,推理 Spaces 是另一个很好的选项,你可以将你的模型部署在一个简单的 UI 框架(例如Gradio)之上进行 推理 ,而且我们还支持硬件的升级,比如让你采用更先进的英特尔 CPU 和英伟达 GPU ,没有比这更好的方式来展示你的模型 demo 了!

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要了解更多关于 Spaces 的信息,请浏览 文档,或者在我们的论坛上浏览帖子或提出问题。

上手尝试

登录到 Hugging Face Hub,浏览我们的模型,一旦找到一个你喜欢的,你可以直接在页面上尝试推理 小组件。点击 "Deploy" 按钮,你可以拿到自动生成的代码,然后将模型部署在免费的推理 API 上进行评估,以及一个直接链接,你可以将模型部署到生产中的推理 Endpoints 或 Spaces。

快试一试,让我们知道你的想法,我们很期待在 Hugging Face 论坛上看到你的反馈。

谢谢你的阅读! (*同时祝我们的管理员路哥早日阳康 *)

正文部分译者:

丁继峥 Johnson,微信号:ZJUer\_0817 拾象 DAO 成员,浙江大学机器人工程专业,主要关注 AI 模型与交互的前沿进展,专用机器人的产业落地,通用机器人的无限可能。

博客原网址:https://huggingface.co/blog/i...

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