Hub documentation
Jobs
Connexion unique (SSO) Journaux d'audit Régions de stockage Data Studio pour les jeux de données privés Groupes de ressources (contrôle d'accès) Options de calcul avancées Sécurité avancée Gestion des jetons Comptes de service Analytique des éditeurs Collections de groupes de gating Sécurité du réseau Statistiques de téléchargement Limites de débit Articles de blog
PRO Plan Dépôts Démarrer avec les dépôts Paramètres du dépôt Limites de stockage Backend de stockage (Xet) Cache local Pull Requests et Discussions Notifications Collections Webhooks GitHub Actions Notebooks Étapes suivantes Licences
Modèles Le Model Hub Fiches de modèle Résultats d'évaluation Données du classement Modèles à accès restreint Téléchargement de modèles Téléchargement des modèles Bibliothèques intégrées Widgets de modèles Inférence de modèle Statistiques de téléchargement des modèles Liste de contrôle de publication de modèle Matériel Applications locales Questions fréquentes Sujets avancés
Jeux de données Aperçu des jeux de données Cartes de jeu de données Jeux de données à accès restreint Téléchargement de jeux de données Téléchargement de jeux de données (pour les LLM) Téléchargement des jeux de données Jeu de données en streaming Bibliothèques intégrées Data Studio Traces d'agent Statistiques de téléchargement des jeux de données
Spaces Aperçu des Spaces Mises à niveau GPU des Spaces Spaces ZeroGPU Mode développeur Spaces Utilisation et stockage du disque des Spaces Domaine personnalisé Spaces Spaces en tant que serveurs MCP Les Spaces en tant qu'outils d'agent Spaces en tant que points de terminaison d'API Gradio Spaces Espaces Streamlit Espaces HTML statiques Espaces Docker Intégrer votre Space Exécuter des Spaces avec Docker Référence de configuration des Spaces Bouton Se connecter avec HF Espaces en vedette Journal des modifications de Spaces Sujets avancés
Bacs de stockage new Images de conteneur new Jobs Aperçu des tâches Démarrage rapide Tarification et facturation Gérer les tâches Configuration Utilisation des images Docker Servir des modèles Entraîner des modèles Exemples et tutoriels Traiter de grands jeux de données Planifier des tâches Automatisation par Webhook Référence
Agents Vue d'ensemble des agents Hugging Face CLI pour les agents IA Serveur MCP Hugging Face Hugging Face Agent Skills Créer des agents avec le SDK HF Agents locaux avec llama.cpp Bibliothèques d'agents Format des traces de session
Autres Jobs
Hugging Face Jobs exécute votre code sur des CPU et des GPU dans le cloud. Exécutez des scripts Python directement, ou utilisez une image Docker pour d'autres charges de travail et des environnements personnalisés.
Utilisez Jobs pour entraîner ou affiner des modèles, exécuter de l’inférence sur des jeux de données ou traiter des données sans avoir à configurer votre propre infrastructure de calcul.
Lancez votre premier Job avec le CLI hf, ou parcourez des exemples pour démarrer à partir d'un script existant. Les Jobs fonctionnent également depuis le client Python huggingface_hub et l'API HTTP.
Sommaire
- Aperçu des tâches
- Démarrage rapide
- Tarifs
- Gérer les tâches
- Configuration des jobs
- Utilisation des images Docker
- Planifier des tâches
- Automatisation des Webhooks
- Référence