Hugging Face鏡像是一種分布式存儲庫，包含托管在不同云提供商上的模型、數據集和空間副本，可提高可用性、降低延遲和成本，并增強彈性。用戶只需指定鏡像URL即可使用，目前托管在AWS、GCP和Azure云上。
Hugging Face 鏡像
什么是 Hugging Face 鏡像？
Hugging Face 鏡像是一個分布式存儲庫，它包含托管在不同云提供商（例如 AWS 和 GCP）上的 Hugging Face 模型、數據集和空間的副本。
鏡像的好處
- 提高可用性：鏡像可以通過地理分布來提高訪問模型的可用性，從而減少延遲和提高吞吐量。
- 降低延遲：從離用戶更近的鏡像中獲取模型可以顯著減少下載時間和推理延遲。
- 提高彈性：如果一個云提供商出現(xiàn)中斷，用戶仍可以通過其他鏡像訪問模型。
- 成本優(yōu)化：使用鏡像可以避免跨區(qū)域或跨云提供商傳輸數據的昂貴費用。
如何使用鏡像
要使用 Hugging Face 鏡像，用戶只需指定鏡像 URL 即可。例如，要從 AWS 鏡像中獲取模型，可以使用以下 URL：
https://huggingface.co/aws/transformers/bert-base-uncased
登錄后復制
鏡像位置
Hugging Face 鏡像托管在以下云提供商上：
- 亞馬遜網絡服務 (AWS)
- 谷歌云平臺 (GCP)
- 微軟 Azure
需要注意的是：
- 并非所有模型和數據集都可以在所有鏡像中找到。
- 鏡像中的模型版本可能與 Hugging Face Hub 中的版本不同。
- 使用鏡像時，用戶需要承擔相關的云服務費用。
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