企业级中心食谱

企业级中心食谱专为希望超越 Hugging Face 中心标准免费功能并将机器学习更深入地集成到其生产工作流程中的高级用户和企业而设计。该食谱指导您完成一系列食谱（Jupyter Notebook），其中包含可复制粘贴的代码，以帮助您开始使用中心的高级功能。

在 HF 空间中进行交互式开发

使用 JupyterLab 空间，您可以像在 Google Colab 中一样启动您的个人 Jupyter Notebook，只是可以选择更广泛的更可靠的 CPU 和 GPU（例如 H100 或 4xA10G），并且可以即时选择和切换。此外，通过激活空间开发模式，您还可以从本地 IDE（例如 VS Code）使用此云硬件。阅读此食谱以了解如何启动 GPU 并通过本地 IDE 连接到它。

有关更多详细信息，还可以阅读 JupyterLab 空间 和 开发模式 文档。

推理 API（无服务器）

使用我们的无服务器推理 API，您可以通过简单的 API 调用（例如生成式 LLM、高效嵌入模型或图像生成器）测试一系列开源模型。无服务器推理 API 存在速率限制，主要用于初始测试或低容量使用。阅读此食谱以了解如何查询无服务器推理 API。

有关更多详细信息，还可以阅读 无服务器 API 文档。

推理端点（专用）

使用我们的专用推理端点，您可以轻松地在各种硬件上部署任何模型，只需点击几下即可创建您自己的生产就绪 API。阅读此食谱以了解如何创建和配置您自己的专用端点。

有关更多详细信息，还可以阅读 专用端点 文档。

使用 Argilla 空间进行数据标注

无论您是零样本测试 LLM 还是训练自己的模型，在机器学习之旅开始时创建良好的测试或训练数据可能是您所能做出的最有价值的投资。Argilla 是一款免费的开源数据标注工具，使您能够为文本、图像或音频任务创建高质量数据。阅读此食谱以了解如何在浏览器中创建数据标注工作流程（独自或在更大的团队中）。

另请参阅 Argilla 文档和 HF Argilla 空间 集成以了解更多详细信息。

AutoTrain 空间（即将推出）

使用 AutoTrain 空间，您可以在简单的界面中训练自己的机器学习模型，无需任何代码。阅读此食谱以了解如何在中心上的 AutoTrain 空间中使用各种 GPU 微调您自己的 LLM。

另请参阅 AutoTrain 文档以了解更多信息。

使用空间和 Gradio 创建私有演示

视觉演示胜于雄辩。如果您想说服利益相关者接受机器学习最小可行产品 (MVP)，演示尤其重要。阅读此食谱以了解如何使用 Gradio 在空间上创建私有机器学习演示。

另请参阅 空间 和 Gradio 空间 文档以了解更多信息。

中心的高级协作（即将推出）

随着您的团队和用例的增长，管理数据集、模型和团队成员变得更加复杂。阅读此食谱以了解高级协作功能，例如特定资源组的私有数据集、基于 Git 的版本控制以及模型卡片中的 YAML 标记。

请查看Hub 和 Hub Python 库 文档以获取更多信息。

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