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Hugging Face Hub 是一个平台，拥有超过 12 万个模型、2 万个数据集和 5 万个演示应用（Spaces），所有这些都是开源且公开的，在一个在线平台上，人们可以轻松协作并共同构建机器学习。
Hugging Face Hub 还提供各种端点来构建机器学习应用。此示例展示了如何连接到不同的端点类型。 特别是，文本生成推理由 Text Generation Inference 提供支持：一个定制构建的 Rust、Python 和 gRPC 服务器，用于超高速文本生成推理。
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint

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安装和设置

要使用它，您应该安装 huggingface_hub Python 包。 
pip install -qU huggingface_hub

# get a token: https://hugging-face.cn/docs/api-inference/quicktour#get-your-api-token

from getpass import getpass

HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN = getpass()

import os

os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN

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准备示例

from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

question = "Who won the FIFA World Cup in the year 1994? "

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)

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示例

以下是如何访问无服务器 推理提供商 API 的 HuggingFaceEndpoint 集成的示例。 
repo_id = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528"

llm = HuggingFaceEndpoint(
    repo_id=repo_id,
    max_length=128,
    temperature=0.5,
    huggingfacehub_api_token=HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN,
    provider="auto",  # set your provider here hf.co/settings/inference-providers
    # provider="hyperbolic",
    # provider="nebius",
    # provider="together",
)
llm_chain = prompt | llm
print(llm_chain.invoke({"question": question}))

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专用端点

免费的无服务器 API 让您可以立即实现解决方案和迭代，但对于高负载用例可能会受到速率限制，因为负载与其他请求共享。 对于企业工作负载，最好使用 Inference Endpoints - Dedicated。这提供了对完全托管基础设施的访问，该基础设施提供更大的灵活性和速度。这些资源提供持续支持和正常运行时间保证，以及 AutoScaling 等选项。
# Set the url to your Inference Endpoint below
your_endpoint_url = "https://fayjubiy2xqn36z0.us-east-1.aws.endpoints.huggingface.cloud"

llm = HuggingFaceEndpoint(
    endpoint_url=f"{your_endpoint_url}",
    max_new_tokens=512,
    top_k=10,
    top_p=0.95,
    typical_p=0.95,
    temperature=0.01,
    repetition_penalty=1.03,
)
llm("What did foo say about bar?")

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流式处理

from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpoint

llm = HuggingFaceEndpoint(
    endpoint_url=f"{your_endpoint_url}",
    max_new_tokens=512,
    top_k=10,
    top_p=0.95,
    typical_p=0.95,
    temperature=0.01,
    repetition_penalty=1.03,
    streaming=True,
)
llm("What did foo say about bar?", callbacks=[StreamingStdOutCallbackHandler()])
此相同的 HuggingFaceEndpoint 类可用于承载 LLM 的本地 HuggingFace TGI 实例。有关各种硬件（GPU、TPU、Gaudi...）支持的详细信息，请查看 TGI 存储库。
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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