このガイドでは、例としてメタラマ-3.2-3b-instruct を使用して、APIとしてフェイスモデルを抱きしめる方法を紹介します。このモデルは、チャットベースのオートコンプリティ用に設計されており、会話型AIタスクを効果的に処理できます。 APIをセットアップして開始しましょう！

ステップ1：ハグする顔のモデルを選択します

1. フェイスモデルを抱きしめて、メタラマ-3.2-3b-instruct または実験したい他のモデルを検索します。
2. モデルのページで一度、 Incerence API をサポートしていることを確認します。これにより、APIエンドポイントとして使用できます。

ステップ2：APIトークンを作成します

Hugging FaceのモデルAPIにアクセスするには、APIトークンが必要です。

1. ハグのフェイスアカウントにログインし、設定に移動します> tokens 。
。

2. read tokenを作成して new token を作成します。これにより、リソースを変更または管理する権限なしに推論のためにAPIを呼び出すことができます。

3. トークンを安全に保存してください。

Hugging Faceは

を提供して、事前に訓練されたモデルにアクセスします。このサービスは、無料ユーザーのレート制限と、プロアカウントの拡張クォータで利用できます。

on
1. meta llama-3.2-3b-instruct

   モデルページ、 Inference api タブをクリックします。このタブには、コードの例と追加のAPI使用情報が提供されます。

は、開始するサンプルコードを見つけることができます。モデルのAPIを呼び出すために基本的なPythonスクリプトを設定する方法は次のとおりです。

無料のアカウントの場合、APIレート制限が適用され、これを超えると、スロットルされた要求が発生する可能性があります。 APIを広範囲に使用するか、より高速な応答を必要とする場合は、

を検討してください。詳細については、Faceの価格設定ページを抱き締めてください。

これらの手順に従うことにより、

またはその他の抱きしめているフェイスモデルをAPI経由で使用できます。このセットアップは非常に柔軟性があり、実験目的であろうと生産の目的であろうと、AI機能をアプリケーションに直接統合できます。。 これで、Faceの強力なモデルを抱き締めることで探索して構築する準備ができました！