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Spaces
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データセット Datasetsの概要 Dataset Cards Gated Datasets Datasets のアップロード データセットのアップロード(LLM用) データのダウンロード ストリーミングデータセット 統合ライブラリ Data Studio エージェントのトレース Datasets ダウンロード統計
Spaces Spaces 概要 Spaces GPU アップグレード Spaces ZeroGPU Spaces Dev Mode Spaces ディスク使用量とストレージ Spaces カスタムドメイン SpacesをMCPサーバーとして Spacesをエージェントツールとして Spaces を API エンドポイントとして利用する Gradio Spaces Streamlit Spaces 静的 HTML Spaces Docker Spaces Space を埋め込む Docker で Spaces を実行する Spaces 設定リファレンス HFでサインイン 注目のスペース Spaces 変更履歴 高度なトピック
ストレージバケット new コンテナイメージ new ジョブ ジョブの概要 クイックスタート 料金と請求 ジョブの管理 設定 Dockerイメージの使用 モデルのサービング モデルの学習 例とチュートリアル 大規模なデータセットの処理 ジョブのスケジュール設定 Webhook 自動化 リファレンス
エージェント エージェントの概要 AIエージェント向けHugging Face CLI Hugging Face MCP Server Hugging Face Agent Skills HF SDK を用いたエージェントの構築 llama.cppによるローカルエージェント エージェントライブラリ セッショントレース形式
その他 Spaces
Hugging Face Spaces は、ML デモアプリをプロフィールまたは組織のプロファイルに直接ホストするためのシンプルな方法を提供します。これにより、ML ポートフォリオを作成し、カンファレンスやステークホルダーに対してプロジェクトを披露し、ML エコシステム内の他の人々と協働して作業することが可能になります。
Pythonで数分以内にクールなアプリを構築できる素晴らしいSDK、Gradioへの組み込みサポートを提供しています。また、Dockerの全機能を解放して、任意のDockerfileをホストすることもできます。最後に、JavaScriptとHTMLを使用して静的なSpacesを作成することも可能です。
Spaceをアップグレードして、GPUやその他のアクセラレーション対応ハードウェアで実行できるようになります。⚡️
目次
- Spaces の概要
- Spaces Dev Mode
- Spaces GPU アップグレード
- Spaces のディスク使用量とストレージ
- Gradio Spaces
- Docker Spaces
- 静的 HTML Spaces
- カスタム Python Spaces
- Spaceを埋め込む
- DockerでSpaceを実行する
- リファレンス
- 変更履歴
お問い合わせ
Spaceの作成に関するご質問や、Hub上で他の問題に遭遇した場合は、フォーラムで質問してください。
インフラの課題、カスタムデモ、高度なGPU、その他にご興味がある場合は、website at huggingface.co までメールでご連絡ください。
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