Hugging Face Inference Endpoints — это управляемый сервис, предназначенный для развертывания моделей машинного обучения в виде API-эндпойнтов, обеспечивающих быстрый и масштабируемый инференс. С помощью Inference Endpoints пользователи могут развертывать модели из Hugging Face Hub или собственные модели на выделенной инфраструктуре, управляемой Hugging Face, без необходимости настройки серверов или контейнеров. Это решение ориентировано на упрощение процесса внедрения моделей в продакшн-среду и позволяет сосредоточиться на разработке приложений, а не на управлении инфраструктурой.

Сервис поддерживает различные типы задач, включая обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение и обработку аудио. Он обеспечивает автоматическое масштабирование, что позволяет эффективно управлять нагрузкой и оптимизировать затраты. В зависимости от требований безопасности, пользователи могут выбирать между публичными, защищёнными и приватными эндпойнтами, что обеспечивает гибкость в развертывании моделей в различных средах.

Inference Endpoints интегрируются с различными фреймворками и инструментами, такими как vLLM и TGI, а также поддерживают использование пользовательских контейнеров. Это позволяет адаптировать процесс инференса под специфические потребности и задачи. Сервис также предоставляет возможности для мониторинга и анализа работы моделей, включая сбор логов и метрик, что способствует эффективному управлению и оптимизации производительности.

• Поддержка развертывания моделей из Hugging Face Hub и собственных моделей на выделенной инфраструктуре.
• Автоматическое масштабирование с возможностью настройки до нуля для оптимизации затрат.
• Гибкая настройка уровней безопасности: публичные, защищённые и приватные эндпойнты.
• Интеграция с различными фреймворками и поддержка пользовательских контейнеров для адаптации инференса.
• Возможности мониторинга и анализа работы моделей через сбор логов и метрик.
• Поддержка различных типов задач, включая NLP, компьютерное зрение и обработку аудио.
• Управление развертыванием и настройками моделей через API и интерфейс командной строки.
• Интерфейс для выбора облачной платформы и региона развертывания в соответствии с требованиями безопасности и производительности.