探索Hugging Face Hub的Endpoints：实现快速、强大的文本生成推理随后，从Hugging Face

# 探索Hugging Face Hub的Endpoints：实现快速、强大的文本生成推理

## 引言
Hugging Face Hub是一个丰富的资源平台，提供超过120k的模型、20k的数据集和50k的演示应用程序。通过这个平台，开发者可以轻松协作构建机器学习应用程序。本文将重点介绍如何使用Hugging Face Hub的不同类型的Endpoints，特别是Text Generation Inference，用于高效的文本生成推理。

## 主要内容

### 1. 安装与设置
首先，确保安装了`huggingface_hub` Python包。

```bash
%pip install --upgrade --quiet huggingface_hub

随后，从Hugging Face API的快速开始指南获取您的API令牌。

from getpass import getpass

HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN = getpass()
import os
os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN

2. 使用HuggingFaceEndpoint

HuggingFaceEndpoint提供了与Hugging Face模型的无缝集成。以下示例展示了如何使用Serverless API和Dedicated Endpoint。

Serverless Endpoint

这种方法适用于初学者，允许快速迭代。缺点是在高负载情况下可能会受到限流影响。

from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

question = "Who won the FIFA World Cup in the year 1994? "

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

repo_id = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2"
llm = HuggingFaceEndpoint(
    repo_id=repo_id,
    max_length=128,
    temperature=0.5,
    huggingfacehub_api_token=HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN,
)

llm_chain = prompt | llm
print(llm_chain.invoke({"question": question}))  # 使用API代理服务提高访问稳定性

Dedicated Endpoint

对于企业级工作负载，Dedicated Endpoint提供了更多的灵活性和可靠性，伴随着连续的支持和高可用性。

your_endpoint_url = "https://fayjubiy2xqn36z0.us-east-1.aws.endpoints.huggingface.cloud"

llm = HuggingFaceEndpoint(
    endpoint_url=f"{your_endpoint_url}",
    max_new_tokens=512,
    top_k=10,
    top_p=0.95,
    typical_p=0.95,
    temperature=0.01,
    repetition_penalty=1.03,
)

llm("What did foo say about bar?")  # 使用API代理服务提高访问稳定性

3. 实时流式传输

通过使用流式传输功能，可以在生成文本时实时查看输出。

from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint

llm = HuggingFaceEndpoint(
    endpoint_url=f"{your_endpoint_url}",
    max_new_tokens=512,
    top_k=10,
    top_p=0.95,
    typical_p=0.95,
    temperature=0.01,
    repetition_penalty=1.03,
    streaming=True,
)

llm("What did foo say about bar?", callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()])  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

网络限制导致连接问题：如果你所在地区的网络限制对访问Hugging Face API造成影响，建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。
速率限制：使用Serverless API时，可能会遇到速率限制的问题。考虑升级到Dedicated Endpoint以获得更高的请求限额和性能。

总结和进一步学习资源

了解如何使用Hugging Face Hub的Endpoints能帮助你更好地利用开源模型进行开发。建议查看LLM概念指南和其他如何指南以获得更深入的理解。

参考资料

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