在服务器上运行推理

推理是指使用训练好的模型对新数据进行预测的过程。由于该过程可能计算密集，在专用或外部服务上运行是一个值得考虑的选择。 huggingface_hub 库提供了一个统一接口，用于对托管在 Hugging Face Hub 上的模型在多个服务上运行推理：

推理服务提供商：通过我们的无服务器推理合作伙伴，提供对数百个机器学习模型的简化、统一访问。这种新方法基于我们之前的 Serverless Inference API，得益于世界级的服务提供商，提供了更多的模型、更好的性能和更高的可靠性。有关支持的服务提供商列表，请参阅文档。
Inference Endpoints：一款可轻松将模型部署到生产环境的产品。推理由 Hugging Face 在您选择的云服务商上，通过专用的全托管基础设施运行。
本地端点：你还可以通过将客户端连接到这些本地端点，使用 llama.cpp、Ollama、vLLM、LiteLLM 或 Text Generation Inference (TGI) 等本地推理服务器来运行推理。

InferenceClient 是一个通过 HTTP 调用我们 API 的 Python 客户端。如果您想使用自己偏好的工具（curl、postman 等）直接发起 HTTP 调用，请参阅 Inference Providers 文档或 Inference Endpoints 文档页面。

针对 Web 开发，已发布了一个 JS 客户端。如果您对游戏开发感兴趣，可以查看我们的 C# 项目。

入门

让我们从一个文本到图像的任务开始：

>>> from huggingface_hub import InferenceClient

# Example with an external provider (e.g. replicate)
>>> replicate_client = InferenceClient(
    provider="replicate",
    api_key="my_replicate_api_key",
)
>>> replicate_image = replicate_client.text_to_image(
    "A flying car crossing a futuristic cityscape.",
    model="black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
)
>>> replicate_image.save("flying_car.png")

在上面的示例中，我们使用第三方提供商 Replicate 初始化了一个 InferenceClient。使用提供商时，必须指定要使用的模型。模型 id 必须是该模型在 Hugging Face Hub 上的 id，而不是来自第三方提供商的模型 id。在我们的示例中，我们通过文本提示生成了一张图像。返回的值是一个 PIL.Image 对象，可以将其保存为文件。有关更多详细信息，请参阅 text_to_image() 文档。

下面来看一个使用 chat_completion() API 的示例。该任务使用 LLM 根据一组消息生成回复：

>>> from huggingface_hub import InferenceClient
>>> messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "What is the capital of France?",
    }
]
>>> client = InferenceClient(
    provider="together",
    model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct",
    api_key="my_together_api_key",
)
>>> client.chat_completion(messages, max_tokens=100)
ChatCompletionOutput(
    choices=[
        ChatCompletionOutputComplete(
            finish_reason="eos_token",
            index=0,
            message=ChatCompletionOutputMessage(
                role="assistant", content="The capital of France is Paris.", name=None, tool_calls=None
            ),
            logprobs=None,
        )
    ],
    created=1719907176,
    id="",
    model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct",
    object="text_completion",
    system_fingerprint="2.0.4-sha-f426a33",
    usage=ChatCompletionOutputUsage(completion_tokens=8, prompt_tokens=17, total_tokens=25),
)

在上面的示例中，我们使用了一个第三方提供商（Together AI），并指定了要使用的模型（"meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"）。然后，我们提供了一个待补全的消息列表（此处为单个问题），并向 API 传递了一个额外参数（max_token=100）。输出是一个遵循 OpenAI 规范的 ChatCompletionOutput 对象。可以通过 output.choices[0].message.content 访问生成的内容。更多详细信息，请参阅 chat_completion() 文档。

该 API 的设计力求简洁。并非所有参数和选项都面向最终用户提供或加以说明。如果您希望深入了解每项任务可用的所有参数，请参阅此页面。

使用特定提供商

如果你想使用特定的提供商，可以在初始化客户端时指定。默认值为“auto”，它将根据用户在 https://hf.co/settings/inference-providers 中设置的顺序，选择该模型可用的第一个提供商。支持的提供商列表请参阅支持的提供商和任务部分。

>>> from huggingface_hub import InferenceClient
>>> client = InferenceClient(provider="replicate", api_key="my_replicate_api_key")

使用特定模型

如果你想使用特定的模型怎么办？你可以将其作为参数指定，也可以直接在实例级别指定：

>>> from huggingface_hub import InferenceClient
# Initialize client for a specific model
>>> client = InferenceClient(provider="together", model="meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct")
>>> client.text_to_image(...)
# Or use a generic client but pass your model as an argument
>>> client = InferenceClient(provider="together")
>>> client.text_to_image(..., model="meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct")

使用“hf-inference”提供商时，每个任务都会附带一个来自 Hub 上 100 多万可用模型的推荐模型。不过，该推荐可能会随时间变化，因此一旦确定要使用哪个模型，最好显式地设置该模型。对于第三方提供商，您必须始终指定一个与该提供商兼容的模型。

访问 Hub 上的 Models 页面，以探索通过 Inference Providers 提供的模型。

使用推理端点

上述示例使用了推理提供商。虽然它们在快速原型设计和测试中非常有用，但当你准备将模型部署到生产环境时，就需要使用专用的基础设施。这正是Inference Endpoints发挥作用的地方。它允许你部署任意模型并将其暴露为私有 API。部署完成后，你将获得一个 URL，可以使用与之前完全相同的代码进行连接，只需更改model参数即可：

>>> from huggingface_hub import InferenceClient
>>> client = InferenceClient(model="https://uu149rez6gw9ehej.eu-west-1.aws.endpoints.huggingface.cloud/deepfloyd-if")
# or
>>> client = InferenceClient()
>>> client.text_to_image(..., model="https://uu149rez6gw9ehej.eu-west-1.aws.endpoints.huggingface.cloud/deepfloyd-if")

请注意，您不能同时指定 URL 和 provider，二者互斥。URL 用于直接连接到已部署的端点。

使用本地端点

您可以使用 InferenceClient 在本地推理服务器（llama.cpp、vllm、litellm server、TGI、mlx 等）上运行聊天补全，这些服务器运行在您自己的机器上。该 API 应与 OpenAI API 兼容。

>>> from huggingface_hub import InferenceClient
>>> client = InferenceClient(model="http://localhost:8080")

>>> response = client.chat.completions.create(
...     messages=[
...         {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}
...     ],
...     max_tokens=100
... )
>>> print(response.choices[0].message.content)

与 OpenAI Python 客户端类似，InferenceClient 可用于在任何兼容 OpenAI REST API 的端点上运行 Chat Completion 推理。

身份验证

身份验证可以通过以下两种方式进行：

通过 Hugging Face 路由：使用 Hugging Face 作为代理来访问第三方提供商。调用将通过 Hugging Face 的基础设施进行路由，并使用我们的提供商密钥，相关用量将直接计入您的 Hugging Face 账户。

您可以使用用户访问令牌进行身份验证。您可以使用 api_key 参数直接提供您的 Hugging Face 令牌：

>>> client = InferenceClient(
    provider="replicate",
    api_key="hf_****"  # Your HF token
)

如果你没有传入 api_key，客户端将尝试查找并使用本地存储的令牌。这通常发生在你之前已登录的情况下。有关登录的详细信息，请参阅身份验证指南。

>>> client = InferenceClient(
    provider="replicate",
    token="hf_****"  # Your HF token
)

直接访问提供商：使用您自己的 API 密钥直接与提供商的服务进行交互：

>>> client = InferenceClient(
    provider="replicate",
    api_key="r8_****"  # Your Replicate API key
)

有关更多详细信息，请参阅Inference Providers 定价文档。

支持的提供商和任务

InferenceClient 旨在提供最简单的接口，以便在任何提供商上运行 Hugging Face 模型的推理。它拥有一个简单的 API，支持最常见的任务。下表展示了各提供商对各项任务的支持情况：

任务	Baseten	Cerebras	Cohere	DeepInfra	fal-ai	Featherless AI	Fireworks AI	Groq	HF Inference	Novita AI	Nscale	OVHcloud AI 端点	公共 AI	Replicate	Scaleway	Together	Wavespeed	Zai
audio_classification()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
audio_to_audio()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
automatic_speech_recognition()	❌	❌	❌	✅	✅	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌
chat_completion()	✅	✅	✅	✅	❌	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	❌	✅	✅	❌	✅
document_question_answering()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
feature_extraction()	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	✅	✅	❌	❌
fill_mask()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
image_classification()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
image_segmentation()	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
image_to_image()	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	✅	❌	✅	✅	❌
image_to_video()	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	✅	❌
image_to_text()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
object_detection()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
question_answering()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
sentence_similarity()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
summarization()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
table_question_answering()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
text_classification()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
text_generation()	❌	❌	❌	✅	❌	✅	❌	❌	✅	✅	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌
text_to_image()	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	✅	❌	✅	❌	❌	✅	❌	✅	✅	✅
text_to_speech()	❌	❌	❌	✅	✅	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	✅	❌	✅	❌	❌
text_to_video()	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	✅	❌	✅	✅	❌
tabular_classification()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
tabular_regression()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
token_classification()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
translation()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
visual_question_answering()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
zero_shot_image_classification()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌
zero_shot_classification()	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌	❌

查看 Tasks 页面以了解有关每个任务的更多信息。

OpenAI 兼容性

chat_completion 任务遵循 OpenAI 的 Python 客户端语法。这对您意味着什么？这意味着，如果您习惯使用 OpenAI 的 API，只需更新 2 行代码，即可切换到 huggingface_hub.InferenceClient 来使用开源模型！

- from openai import OpenAI
+ from huggingface_hub import InferenceClient

- client = OpenAI(
+ client = InferenceClient(
    base_url=...,
    api_key=...,
)


output = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Count to 10"},
    ],
    stream=True,
    max_tokens=1024,
)

for chunk in output:
    print(chunk.choices[0].delta.content)

就是这样！唯一需要做的更改是将 from openai import OpenAI 替换为 from huggingface_hub import InferenceClient，并将 client = OpenAI(...) 替换为 client = InferenceClient(...)。您可以通过将模型 id 作为 model 参数传入，从 Hugging Face Hub 中选择任意 LLM 模型。此处列出了受支持的模型。对于身份验证，您应传入有效的 User Access Token 作为 api_key，或使用 huggingface_hub 进行身份验证（参见身份验证指南）。

所有输入参数和输出格式完全相同。特别是，您可以传入 stream=True 以在生成时接收 token。您还可以使用 AsyncInferenceClient 通过 asyncio 运行推理：

import asyncio
- from openai import AsyncOpenAI
+ from huggingface_hub import AsyncInferenceClient

- client = AsyncOpenAI()
+ client = AsyncInferenceClient()

async def main():
    stream = await client.chat.completions.create(
        model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct",
        messages=[{"role": "user", "content": "Say this is a test"}],
        stream=True,
    )
    async for chunk in stream:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

asyncio.run(main())

你可能会问，为什么使用 InferenceClient 而不是 OpenAI 的客户端？原因有以下几点：

InferenceClient 已针对 Hugging Face 服务进行配置。使用 Inference Providers 运行模型时，无需提供 base_url。如果当前机器已正确登录，也无需提供 token 或 api_key。
InferenceClient 专为 Text-Generation-Inference (TGI) 和 transformers 框架打造，因此您可以放心，它始终与最新更新保持同步。
InferenceClient 与我们的 Inference Endpoints 服务集成，可更轻松地启动 Inference Endpoint、检查其状态并在其上运行推理。有关更多详细信息，请参阅 Inference Endpoints 指南。

InferenceClient.chat.completions.create 只是 InferenceClient.chat_completion 的别名。有关更多详细信息，请参阅 chat_completion() 的包参考。实例化客户端时的 base_url 和 api_key 参数也是 model 和 token 的别名。定义这些别名是为了减少从 OpenAI 切换到 InferenceClient 时的摩擦。

函数调用

函数调用（Function calling）允许 LLM 与外部工具（例如已定义的函数或 API）进行交互。这使得用户能够轻松构建针对特定用例和实际任务定制的应用程序。InferenceClient 实现了与 OpenAI Chat Completions API 相同的工具调用接口。下面是一个使用 Novita 作为推理提供商的简单工具调用示例：

from huggingface_hub import InferenceClient

tools = [
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_weather",
                "description": "Get current temperature for a given location.",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "location": {
                            "type": "string",
                            "description": "City and country e.g. Paris, France"
                        }
                    },
                    "required": ["location"],
                },
            }
        }
]

client = InferenceClient(provider="novita")

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
    messages=[
    {
        "role": "user",
        "content": "What's the weather like the next 3 days in London, UK?"
    }
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)

print(response.choices[0].message.tool_calls[0].function.arguments)

请参阅提供商的文档，以确认哪些模型支持 Function/Tool Calling。

结构化输出 & JSON 模式

InferenceClient 支持 JSON 模式，用于生成语法有效的 JSON 响应；同时支持 Structured Outputs，用于生成符合模式约束的响应。JSON 模式提供机器可读的数据，但不强制严格的结构；而 Structured Outputs 则保证响应既是有效的 JSON，又遵循预定义的模式，从而确保下游处理的可靠性。

我们遵循 OpenAI API 规范，同时支持 JSON 模式和 Structured Outputs。您可以通过 response_format 参数启用它们。以下是一个使用 Cerebras 作为推理提供商的 Structured Outputs 示例：

from huggingface_hub import InferenceClient

json_schema = {
    "name": "book",
    "schema": {
        "properties": {
            "name": {
                "title": "Name",
                "type": "string",
            },
            "authors": {
                "items": {"type": "string"},
                "title": "Authors",
                "type": "array",
            },
        },
        "required": ["name", "authors"],
        "title": "Book",
        "type": "object",
    },
    "strict": True,
}

client = InferenceClient(provider="cerebras")


completion = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-32B",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Extract the books information."},
        {"role": "user", "content": "I recently read 'The Great Gatsby' by F. Scott Fitzgerald."},
    ],
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": json_schema,
    },
)

print(completion.choices[0].message)

请参阅各提供商的文档，以确认它们对 Structured Outputs 和 JSON Mode 支持哪些模型。

异步客户端

我们还提供了一个基于 asyncio 和 httpx2 的客户端异步版本。所有异步 API 端点均可通过 AsyncInferenceClient 访问。其初始化和 API 与仅支持同步的版本完全相同。

# Code must be run in an asyncio concurrent context.
# $ python -m asyncio
>>> from huggingface_hub import AsyncInferenceClient
>>> client = AsyncInferenceClient()

>>> image = await client.text_to_image("An astronaut riding a horse on the moon.")
>>> image.save("astronaut.png")

>>> async for token in await client.text_generation("The Huggingface Hub is", stream=True):
...     print(token, end="")
 a platform for sharing and discussing ML-related content.

有关 asyncio 模块的更多信息，请参阅官方文档。

MCP 客户端

huggingface_hub 库现在包含一个实验性的 MCPClient，旨在通过 Model Context Protocol（MCP）赋予大型语言模型（LLM）与外部工具交互的能力。该客户端扩展了 AsyncInferenceClient，以无缝集成工具的使用。

MCPClient 连接到暴露工具的 MCP 服务器（本地 stdio 脚本或远程 http/sse 服务）。它将这些工具提供给 LLM（通过 AsyncInferenceClient）。如果 LLM 决定使用某个工具，MCPClient 会管理向 MCP 服务器发出的执行请求，并将该工具的输出传回给 LLM，通常以实时流式方式返回结果。

在下面的示例中，我们通过 Novita 推理提供商使用 Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct 模型。然后，我们添加一个远程 MCP 服务器，在本例中是一个 SSE 服务器，它使 Flux 图像生成工具可供 LLM 使用。

import os

from huggingface_hub import ChatCompletionInputMessage, ChatCompletionStreamOutput, MCPClient


async def main():
    async with MCPClient(
        provider="novita",
        model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
        api_key=os.environ["HF_TOKEN"],
    ) as client:
        await client.add_mcp_server(type="sse", url="https://huggingface.co/proxy/evalstate-flux1-schnell.hf.space/gradio_api/mcp/sse")

        messages = [
            {
                "role": "user",
                "content": "Generate a picture of a cat on the moon",
            }
        ]

        async for chunk in client.process_single_turn_with_tools(messages):
            # Log messages
            if isinstance(chunk, ChatCompletionStreamOutput):
                delta = chunk.choices[0].delta
                if delta.content:
                    print(delta.content, end="")

            # Or tool calls
            elif isinstance(chunk, ChatCompletionInputMessage):
                print(
                    f"\nCalled tool '{chunk.name}'. Result: '{chunk.content if len(chunk.content) < 1000 else chunk.content[:1000] + '...'}'"
                )


if __name__ == "__main__":
    import asyncio

    asyncio.run(main())

为了更简单的开发，我们提供了一个更高级的 Agent 类。这个“Tiny Agent”通过管理聊天循环和状态，简化了创建对话式 Agent 的过程，本质上是对 MCPClient 的封装。它被设计为直接构建在 MCPClient 之上的简单 while 循环。您可以直接从命令行运行这些 Agent：

# install latest version of huggingface_hub with the mcp extra
pip install -U huggingface_hub[mcp]
# Run an agent that uses the Flux image generation tool
tiny-agents run julien-c/flux-schnell-generator

启动后，Agent 会加载并列出其从已连接的 MCP 服务器中发现的 Tools，随后即可接收您的提示词！

高级技巧

在上一节中，我们了解了InferenceClient的主要方面。接下来，让我们深入探讨一些更高级的技巧。

账单

作为 HF 用户，您每月会获得一定额度的积分，用于通过 Hub 上的各个提供商运行推理。您获得的积分数量取决于您的账户类型（Free、PRO 或 Enterprise Hub）。每次推理请求都会根据提供商的定价表进行计费。默认情况下，请求费用将计入您的个人账户。不过，您也可以通过向 InferenceClient 传入 bill_to="<your_org_name>"，将计费设置为您所属的组织，从而使请求费用由该组织承担。要实现此功能，您的组织必须已订阅 Enterprise Hub。有关计费的更多详细信息，请参阅此指南。

>>> from huggingface_hub import InferenceClient
>>> client = InferenceClient(provider="fal-ai", bill_to="openai")
>>> image = client.text_to_image(
...     "A majestic lion in a fantasy forest",
...     model="black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
... )
>>> image.save("lion.png")

请注意，您无法向不属于您的其他用户或组织进行充值。如果您希望向他人赠送一些额度，必须与他们共同创建一个联合组织。

超时

推理调用可能会花费大量时间。默认情况下，InferenceClient 会“无限期”等待，直到推理完成。如果您希望在工作流程中获得更多控制，可以将 timeout 参数设置为特定的秒数。如果超时延迟到期，则会引发 InferenceTimeoutError，您可以在代码中捕获该异常：

>>> from huggingface_hub import InferenceClient, InferenceTimeoutError
>>> client = InferenceClient(timeout=30)
>>> try:
...     client.text_to_image(...)
... except InferenceTimeoutError:
...     print("Inference timed out after 30s.")

二进制输入

某些任务需要二进制输入，例如处理图像或音频文件时。在这种情况下，InferenceClient 会尽可能宽松地接受不同类型的输入：

原始 bytes
一个文件类对象，以二进制模式打开（with open("audio.flac", "rb") as f: ...）
指向本地文件的路径（str 或 Path）
一个指向远程文件的 URL（str）（例如 https://...）。在这种情况下，文件会先下载到本地，然后再发送到 API。

>>> from huggingface_hub import InferenceClient
>>> client = InferenceClient()
>>> client.image_classification("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/43/Cute_dog.jpg/320px-Cute_dog.jpg")
[{'score': 0.9779096841812134, 'label': 'Blenheim spaniel'}, ...]

Update on GitHub

Hub Python Library

在服务器上运行推理

入门

使用特定提供商

使用特定模型

使用推理端点

使用本地端点

身份验证

支持的提供商和任务

OpenAI 兼容性

函数调用

结构化输出 & JSON 模式

异步客户端

MCP 客户端

高级技巧

账单

超时

二进制输入