Clasa InferenceClient din biblioteca huggingface_hub oferă o interfață Python unificată pentru trimiterea de cereri către modelele găzduite gratuit în Hugging Face Serverless API sau pe infrastructură dedicată (Inference Endpoints), suportând chat, generare de text, clasificare și embeddings.
from huggingface_hub import InferenceClient
client = InferenceClient(model="meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct", token="hf_...")
# Chat completion compatibil cu formatul standard:
response = client.chat.completions.create(
messages=[{"role": "user", "content": "Explică conceptul de Attention în 2 fraze."}],
max_tokens=100
)
print(response.choices[0].message.content)
Zero infrastructură: Permite testarea instantanee a celor mai noi modele fără a descărca zeci de gigabytes pe discul local.
Întrebări & Exemple practice:
InferenceClient: Apelarea Modelelor Serverless și Dedicated din PythonAi o întrebare despre InferenceClient: Apelarea Modelelor Serverless și Dedicated din Python sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.