Text Generation Inference 文件
模型安全性。
入門指南
Text Generation Inference快速導覽支援的模型在 Nvidia GPU 上使用 TGI在 AMD GPU 上使用 TGI在 Intel Gaudi 上使用 TGI在 AWS Trainium 與 Inferentia 上使用 TGI在 Google TPU 上使用 TGI在 Intel GPU 上使用 TGI從原始碼安裝多後端支援內部架構使用統計
教學課程
取用 TGI為推論服務準備模型提供私有與受限(Gated)模型服務使用 TGI CLI部署於 AWS (EC2 與 SageMaker)非核心模型推論服務安全性使用 Guidance、JSON 與工具視覺語言模型 (VLMs)使用 Prometheus 與 Grafana 監控 TGI訓練 Medusa
後端
參考
概念指南
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模型安全性。
Pytorch 預設使用 pickle,這意味著長期以來,每一個使用該格式的模型在載入時,都有可能執行非預期的程式碼。
Python 的 pickle 頁面上有一個醒目的紅色警告連結,但長期以來,社群一直忽視這一點。現在 AI/ML 應用已日益普及,我們必須放棄這種格式。
HuggingFace 正致力於解決此問題,我們建立了一種僅包含純數據的新格式 (safetensors),並緩慢而堅定地推動所有函式庫預設使用該格式。此轉移過程刻意放慢速度,旨在將重大變更對使用者的影響降至最低。
TGI 2.0
自 TGI 2.0 發布以來,我們藉由這次主要版本升級的機會,中斷了對這些 pytorch 模型的向後相容性(因為對於任何部署它們的人來說,這都存在巨大的安全風險)。
從現在開始,如果沒有使用 --trust-remote-code 旗標或環境變數 TRUST_REMOTE_CODE=true,TGI 將不會自動轉換 pickle 檔案。此旗標已用於社群定義的推理程式碼,因此它相當能代表您對模型提供者所賦予的信任程度。
如果您想使用 pickle 格式的模型,但仍不希望完全信任作者,我們建議您使用我們提供的空間進行轉換。
https://huggingface.co/spaces/safetensors/convert
此空間將會在原始模型上建立一個 PR(拉取請求),無論原始作者是否合併,您都可以直接使用該 PR。只需使用即可。
docker run .... --revision refs/pr/#ID # Or use REVISION=refs/pr/#ID in the environment