聊天模型
ChatHuggingFace
我们可以使用Hugging Face 的 LLM 类,或直接使用 ChatHuggingFace 类。
查看 使用示例。
LLMs
HuggingFaceEndpoint
我们可以使用HuggingFaceEndpoint 类,通过无服务器 Inference Providers 或专用 Inference Endpoints 运行开源模型。
查看 使用示例。
HuggingFacePipeline
我们可以使用HuggingFacePipeline 类在本地运行开源模型。
查看 使用示例。
嵌入模型
HuggingFaceEmbeddings
我们可以使用HuggingFaceEmbeddings 类在本地运行开源嵌入模型。
查看 使用示例。
HuggingFaceEndpointEmbeddings
我们可以使用HuggingFaceEndpointEmbeddings 类,通过专用 Inference Endpoint 运行开源嵌入模型。
查看 使用示例。
HuggingFaceInferenceAPIEmbeddings
我们可以使用HuggingFaceInferenceAPIEmbeddings 类,通过 Inference Providers 运行开源嵌入模型。
查看 使用示例。
HuggingFaceInstructEmbeddings
我们可以使用HuggingFaceInstructEmbeddings 类在本地运行开源嵌入模型。
查看 使用示例。
HuggingFaceBgeEmbeddings
HuggingFace 上的 BGE 模型是最佳开源嵌入模型之一。
BGE 模型由北京智源人工智能研究院(BAAI)创建。BAAI 是一家从事人工智能研发的非营利性私营组织。
查看 使用示例。
文档加载器
Hugging Face 数据集
Hugging Face Hub 托管了超过 75,000 个 数据集,涵盖 100 多种语言, 可用于自然语言处理、计算机视觉和音频领域的广泛任务。 它们被用于翻译、自动语音识别和图像分类等多种任务。我们需要安装
datasets Python 包。
Hugging Face 模型加载器
从Hugging Face Hub加载模型信息,包括 README 内容。 该加载器与Hugging Face Models API接口交互,以获取 并加载模型元数据和 README 文件。 该 API 允许您根据特定标准(如模型标签、作者等)搜索和过滤模型。
图像描述
它使用 Hugging Face 模型来生成图像描述。 我们需要安装几个 Python 包。工具
Hugging Face Hub 工具
Hugging Face Tools
支持文本输入/输出,并使用 load_huggingface_tool 函数进行加载。
我们需要安装几个 Python 包。
Hugging Face 文本转语音模型推理
它是 OpenAI Text-to-Speech API 的封装。
将这些文档 通过 MCP 连接到 Claude、VSCode 等,以获取实时答案。

