Hugging Face与微软合作，在Azure上推出Hugging Face模型目录

Hugging Face与微软合作，在Azure上推出模型目录

今天，我们非常高兴地宣布，Hugging Face与微软的合作进一步扩展，将Hugging Face Hub的开源模型引入Azure Machine Learning。我们共同构建了一个全新的Hugging Face Hub模型目录，直接在Azure Machine Learning Studio中提供，其中包含了来自Hugging Face Hub的数千个最受欢迎的Transformers模型。通过这个新的集成，您现在可以在托管的端点上仅需几次点击即可部署Hugging Face模型，运行在安全可扩展的Azure基础设施上。

这一全新的体验是我们去年宣布战略合作伙伴关系时的延伸，当时我们在Azure Marketplace中推出了Azure Machine Learning Endpoints作为一款新的托管应用程序，以简化在Azure上部署大型语言模型的体验。虽然我们之前的市场解决方案是一个有前途的初始步骤，但它还存在一些限制，只有通过在Azure Machine Learning内进行本地集成才能克服。为了解决这些挑战并增强客户体验，我们与微软合作，在Azure Machine Learning Studio内为Hugging Face用户提供了一个完全集成的体验。

Hugging Face拥有超过20万个开源模型，每天提供超过100万次模型下载，是所有机器学习领域的首选目的地。但是，今天将Transformers部署到生产环境仍然是一个挑战。

开发人员和组织面临的主要问题之一是部署和扩展生产级推理API的困难。当然，一种简单的选择是依赖基于云的AI服务。虽然它们非常简单易用，但这些服务通常由一组有限的模型提供支持，这些模型可能不支持您所需的任务类型，而且可能无法进行深度定制。另外，基于云的ML服务或内部平台可以给您提供完全的控制权，但代价是更多的时间、复杂性和成本。此外，许多公司对安全性、合规性和隐私有严格要求，要求只能在他们有管理控制权的基础设施上部署模型。

“通过新的Hugging Face Hub模型目录，在Azure Machine Learning内进行本地集成，我们与微软合作开启了合作伙伴关系的新篇章，为企业客户提供了一种超级简单的方式，在安全的Azure环境中部署Hugging Face模型进行实时推理。” Hugging Face的首席布道师Julien Simon表示。

“将Hugging Face的开源模型集成到Azure Machine Learning中代表着我们致力于为开发人员提供行业领先的AI工具。” 微软Azure AI平台的企业副总裁John Montgomery表示。“这种合作不仅简化了大型语言模型的部署过程，还为实时推理提供了一个安全可扩展的环境。这是我们加速AI项目并迅速、安全地推出创新解决方案的重要里程碑，得益于Azure基础设施的强大支持。”

在Azure Machine Learning上部署Hugging Face模型从未如此简单：