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使用 Hugging Face 推理端点部署 LLMs
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Hugging Face Inference Endpoints部署开源LLMs的方法，包括控制文本生成参数和流式传输响应。通过该工具，可以轻松将模型部署为生产就绪的API，并降低成本。同时，模型部署到安全离线端点，由SOC2 Type 2认证支持。
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关键要点
- 本文介绍了使用Hugging Face Inference Endpoints部署开源LLMs的方法。
- 开源LLMs如Falcon、LLaMA等在某些用例上可以与闭源模型竞争。
- Hugging Face Inference Endpoints提供简单安全的机器学习模型部署方式。
- 支持自动扩展和按需计费，降低基础设施成本。
- 提供企业级安全，支持SOC2 Type 2认证。
- 可以通过简单的几步将模型部署为生产就绪的API。
- 部署Falcon 40B instruct模型的步骤包括选择实例类型和安全设置。
- 可以使用Inference Widget手动测试模型端点。
- 支持多种文本生成参数，如temperature、max_new_tokens等。
- 提供Python和JavaScript的流式响应示例，提升用户体验。
- 使用Hugging Face Inference Endpoints可以轻松控制文本生成和流式响应。
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