抱脸的免费资源值得找私网去访问么"

admin 2026-10-20 15:23:30 网络安全文章 来源:ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

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抱脸的免费资源值得找私网去访问么

原创

弈秋
弈秋

一只岸上的鱼

2026年1月9日 16:27
江苏

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简介

抱脸huggingface.co,其实早知道他有一个很好的免费资源给到所有用户:2c16g

这个配置,也许扛不动太多的流量业务,但是足够部署各种学习和测试环境了。一直没动心思,只是因为他需要私网来访问。但是随着内存翻了几番,各家开始抠起来,就又想起来他了。

尝试几种姿势

hugging face space: https://huggingface.co/spaces

首先这里有这大量的别人公开的项目,可以多看看,知道这个space能做什么(部分是付费的)

jupyter lab

抱脸大数据,大模型,最先想到的是python,最友好的工具就是jupyter了,先试试他:

点击“new space” ,然后按照如下选择:

新建好会自动打开,登录后如下图:

  1. ipykernel 正常notebook ,如下:

  1. terminal 可以用来安装软件和包

另外需要注意,源码包映射的事/app, 而jupyterlba打开的数据目录是/data,如果想要保存ntebook,记得自己保存(下载或者挪入git)

restful api

作为一个苦逼程序员,任何时候很容易想到的,就是部署一个restful测试环境:

这个直接按照官方文档建了一个:

https://huggingface.co/docs/hub/spaces-sdks-docker-first-demo

这是一个fastapi写的helloworld:

from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get(\"/\")def greet_json():    return {\"Hello\": \"yiqiu!\"}

dockerfile

FROM python:3.9RUN useradd -m -u 1000 userUSER userENV PATH=\"/home/user/.local/bin:$PATH\"WORKDIR /appCOPY --chown=user ./requirements.txt requirements.txtRUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txtCOPY --chown=user . /appCMD [\"uvicorn\", \"app:app\", \"--host\", \"0.0.0.0\", \"--port\", \"7860\"]

代码提交后,会自动启动:

注意,这是一个嵌入式的,想要直接当restful访问是不行,参考如下:

找到这个菜单:

打开的窗口:

这个就是独立地址,来试试:

这就是要的效果,可以用来当做后端测试了。

终极

提供的很多docker模板,就不一一测试了,来试试终极:blank

我的理解,就是可以自定义dockerfile,来试试!

新建完有了git地址,直接下载代码(就是个空的),新建一个dockerfile

FROM debian:trixieRUN apt-get update && apt-get install -y \\    curl \\    wget \\    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*RUN curl -fsSL -o /usr/local/bin/ttyd https://github.com/tsl0922/ttyd/releases/download/1.7.7/ttyd.x86_64  && \\    chmod +x /usr/local/bin/ttydENTRYPOINT [\"/usr/local/bin/ttyd\",\"-p\",\"7860\",\"-W\",\"/usr/bin/bash\"]

就是一debian为基,装了个webssh,提交代码(push),然后系统会自动开始启动:

成了!!

装了几个软件,看看资源,一切正常,可惜,docker in docker 没有……

好了,现在可以发挥创造力了!!!!

小结

抱脸,还是值得找个私网来访问的,毕竟现在存储那么贵,各家都开始扣起来了,他的价值也慢慢体现……


抱脸的免费资源值得找私网去访问么" 网络安全文章

抱脸的免费资源值得找私网去访问么"

本文探讨了HuggingFace平台免费资源(2核16G配置)的实用价值,详细介绍了通过JupyterLab、RESTfulAPI部署和自定义Docker环境三种方式利用该资源的方法。作者通过具体案例展示了如何在Space中创建Python开发环境、部署FastAPI服务以及构建自定义容器,最终得出结论:在当前云服务成本上升的背景下,该免费资源值得通过私网访问用于学习和测试。
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