Hugging Face 提供的推理 (Inference) 解决方案

AI 技术文章5个月前更新 AI Hunter
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内容纲要

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:

Hugging Face 提供的推理 (Inference) 解决方案

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 <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。

Hugging Face 提供的推理 (Inference) 解决方案

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!

Hugging Face 提供的推理 (Inference) 解决方案

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/inference-update

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