如何使用擁抱面對AI模型作為API
發佈於2025-03-23
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在本指南中，我將向您展示如何將擁抱的面部模型用作API，並以 meta llama-3.2-3b-Instruct 作為示例。該模型是為基於聊天的自動完成設計的，並且可以有效地處理對話AI任務。讓我們設置API並開始！
步驟1：選擇一個關於擁抱臉的模型
- 轉到擁抱面部模型，然後搜索或您想嘗試的任何其他模型。 在模型的頁面上，確認它支持 perperion api
- ，它允許它用作API端點。 步驟2：創建一個API令牌
要訪問擁抱Face的模型API，您需要一個API令牌。
登錄到您的擁抱臉部帳戶，並導航到您的
訪問tokens- 通過選擇 安全地保存令牌，因為您需要它用於API身份驗證。 [2 [2
-
步驟3：使用推理API作為模型
無服務器的api 來訪問預訓練的模型。此服務可用於免費用戶的利率限制，並增強了Pro帳戶的配額。 在
meta llama-3.2-3b-instruct 模型頁面上，單擊[ - inperive api
tab。此選項卡提供代碼示例和其他API用法信息。
您可以找到要啟動的示例代碼。這是設置基本Python腳本來調用模型API的方法。
步驟4：處理費率限制和專業帳戶優勢
。 Hugging Face的定價頁面上可以找到更多詳細信息。
概括
通過遵循以下步驟，您可以使用 meta llama-3.2-3b-instruct
或通過API進行任何其他擁抱臉模型，以完成諸如聊天自動完成，對話ai等的任務。此設置非常靈活，可讓您將AI功能直接集成到您的應用程序中，無論是出於實驗或生產目的。- 現在，您已經準備好探索和構建擁抱面孔的強大模型！
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版本聲明
本文轉載於：https://dev.to/ajmal_hasan/how-to-use-hugging-face-ai-models-as-an-api-5eja?1如有侵犯，請聯繫[email protected]刪除
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