دليل قراءة متعدد اللغات للمهارة

huggingface-zerogpuالغرض والاستخدام والمصدر

عروض توضيحية للذكاء الاصطناعي وحوسبة وحدة معالجة الرسومات باستخدام مساحات التدرج ومساحات الوجه المتداخلة ZeroGPU. استخدمها عند كتابة أو مراجعة التعليمات البرمجية التي تستخدم@spaces.GPU، تهيئةpython_versionأوrequirements.txtبالنسبة لمساحة ZeroGPU، أو التعامل مع قيود التعليمات البرمجية الخاصة بـ ZeroGPU - عزل العمليات القائم على pickle،gr.Stateلا توجد دلالات عبر حدود العاملtorch.compile(استخدم AoTI بدلاً من ذلك)، إصدارات CUDA التي تعتمد على عجلة فقط (لاnvccأثناء عملية البناء أو التشغيل)، وتحديد الحجم الكبير مقابل الحجم الكبير جدًا، وتحديد مدة الاستدعاءات الديناميكية. تأكد من استخدام هذه المهارة كلما ذكر المستخدم ZeroGPU.@spaces.GPUأوspacesحزمة بايثون، أو يواجه أخطاء برمجية خاصة بـ ZeroGPU مثلPicklingErrorعبر حدود العمال،illegal duration، أوflash-attnفشل بناء العجلات - حتى عندما لا يطلب المستخدم صراحةً إرشادات برمجة ZeroGPU. يتم التشغيل عندimport spacesأو@spaces.GPUفي الكود.

تم استرجاع المصدر: 2026-10-29

مستودع المصدر: huggingface/skills
SKILL.md: skills/huggingface-zerogpu/SKILL.md
نجوم المستودع: 11,241
آخر تحديث للمستودع: 2026-10-30
تصنيف القدرات: تطوير
وقت التجميع الأخير: 2026-10-31 10:38 UTC+08:00

الترخيص: Apache-2.0

SKILL.md الأصلي

مقتطفات سير العمل هي أدوات مساعدة للقراءة، وليست تعليمات تنفيذية من Codez. لم يتم تشغيل أي مهارة تابعة لجهة خارجية لإنتاج هذه الصفحة.

تُعدّ فقرات الغرض وسير العمل الواردة أدناه موادًا أساسية، مُنظّمة ومترجمة لتسهيل القراءة. وهي تختلف عن التحليل التحريري لـ Codez المُصنّف بشكل منفصل.

ما تفعله هذه المهارة

طريقة الاستخدام وفق المستند الأصلي

عزل العملية والتخليل

@spaces.GPUتُنفَّذ الدوال المُزخرفة في عملية منفصلة يُديرها مُجدوِل ZeroGPU. تعبر الوسائط وقيم الإرجاع حدود العملية عبر تسلسل pickle. لا يُمكن تمرير أو إرجاع سوى الكائنات القابلة للتخزين. ستؤدي مُعالجات الملفات المفتوحة، واتصالات قواعد البيانات، والأقفال، وتعبيرات لامدا، والإغلاقات على حالة غير قابلة للتخزين إلى ظهور استثناءات.PicklingErrorلا تقم بإرجاع موترات CUDA مباشرةً. يؤدي فك تشفير موتر CUDA في العملية الرئيسية إلى حدوث مشاكل.torch.cuda._lazy_init()والتي يحجبها ZeroGPU. قم بالتحويل إلى وحدة المعالجة المركزية أولاً: ثم أعدtensor.cpu()أوtensor.cpu().numpy()تعمل موترات وحدة المعالجة المركزية، ومصفوفات numpy، وصور PIL، وكائنات بايثون العادية بشكل جيد.

مقتطف من المصدر · L169 ↗

وجه محتضن ZeroGPU

قواعد وأنماط لعروض التعلم الآلي على تقنية Hugging Face Spaces باستخدام أجهزة ZeroGPU. تغطي هذه العروض التوضيحية...@spaces.GPU، ضبط المدة والحصص، وعزل العمليات، ونموذج توافر CUDA، وسلامة التزامن، وقيود بناء CUDA.

مقتطف من المصدر · L6 ↗

نِطَاق

هذه المهارة مخصصة لمساحات Gradio SDK التي تستخدم أجهزة ZeroGPU. لا يمكن لـ Docker و Static Spaces جدولة المهام على ZeroGPU، وتعمل تطبيقات Streamlit الآن كمساحات Docker، لذا فإن هذه المهارة تنطبق فقط على Gradio. للاطلاع على برمجة Gradio العامة (المكونات، والتخطيطات، ومستمعي الأحداث)، راجعhuggingface-gradioمهارة مطلوبة في هذا المستودع. تتوفر وثائق ZeroGPU الموثوقة على الرابط التالي:https://huggingface.co/docs/hub/spaces-zerogpu— راجعها لمعرفة وحدة معالجة الرسومات الداعمة الحالية، وقوائم إصدارات وقت التشغيل، وعتبات المستويات، وكلها تتغير بمرور الوقت.

مقتطف من المصدر · L10 ↗

مقتطف من المصدر · python ↗

import spaces
import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="...", device="cuda")

@spaces.GPU
def generate(prompt: str) -> str:
    return pipe(prompt, max_new_tokens=100)[0]["generated_text"]

المتطلبات والإعداد

لا تقم بتثبيت`spaces`في`requirements.txt`

تثبت منصة الفضاء نفسهاspacesنسخة. دبوس متضارب فيrequirements.txtيتسبب ذلك في فشل تحليل pip أثناء عملية البناء. > القاعدة: لا تقم بتضمينspacesفيrequirements.txt.

مقتطف من المصدر · L271 ↗

الحدود وفحوصات الجودة

قيود بناء CUDA

يقوم HF Spaces بإنشاء صور Docker في بيئة تعتمد على وحدة المعالجة المركزية فقط. أما في ZeroGPU، فلا تتضمن مرحلة الإنشاء أي شيء.nvccلأن الصورة الأساسية هيpython:3.13(استخدام مساحات وحدة معالجة الرسومات المخصصة)nvidia/cuda:*-devel-*ولديهnvcc(أثناء وقت الإنشاء). حزمة تعتمد على CUDA وتوزيعها الوحيد هو sdist - على سبيل المثال bareflash-attnوبالتالي لا يمكن تثبيته عبرrequirements.txtعلى ZeroGPU. تعمل العجلات المُجهزة مسبقًا فقط. وقت تشغيل ZeroGPU لديهnvccمتوفر، مثبت من صورة تطوير CUDA على/cuda-imageمنذ2025-07(أضيفت في الأصل لدعم AoTI). هذا ما يجعلtorch.export/ سير عمل AoTI ممكن في الداخل@spaces.GPUالمكالمات.

مقتطف من المصدر · L231 ↗

ابدأ بتجربة آمنة

تحقق من المضيف المدعوم وتعليمات تثبيت المستودع. احتفظ بمجلد المهارات والبرامج النصية والأصول والوثائق المشار إليها معًا؛SKILL.mdقد يؤدي وجود شخص واحد فقط إلى إغفال بعض التبعيات.
زوّد البرنامج ببياناتك الفعلية، والمخرجات المطلوبة، ومعايير القبول. يعتمد بناء جملة الاستدعاء والأدوات المتاحة على النظام المضيف؛ ولا يفترض هذا الموقع وجود أمر تثبيت موحد.
جرّب سير العمل الأصلي في مشروع مؤقت أو على نسخة احتياطية. راجع العمليات التي تُغيّر الملفات أو الخدمات البعيدة أو الموارد القابلة للفوترة قبل السماح بها.
تحقق من صحة المخرجات بمقارنتها بفحوصات جودة المصدر ومتطلباتك الخاصة. لا يُعدّ نجاح عملية التشغيل أو ارتفاع عدد النجوم في المستودع دليلاً على صحة النتيجة.

مواصفات ملف المهارة وبنية المجلدات ↗

اقرأ المزيد في المصدر

الترجمة والنطاق

يختار دليل القراءة هذا مقاطع من المصدر الرئيسي المثبتSKILL.mdهذه الترجمة مساعدة. وهي ليست دليلاً كاملاً ولا تضمن التوافق المُختَبَر. يُرجى قراءة النص الأصلي والملفات المُشار إليها قبل الاستخدام.

تشير هذه المقدمة إلى النسخة المثبتة أدناه؛ ويتم عرض نشاط المستودع الحالي ووقت التجميع بشكل منفصل.

المصدر بإصدار ثابت: اقرأ الأصل ↗
تم استرجاع المصدر: 2026-10-29T09:32:23Z
معرّف نسخة Git: fabc634a893f62ad5c2039830397efa35fa62715
المصدر SHA-256: 829659aec34224970fe7ed619729fdc7849fc5dd696e2000256c3ee0b517eff7

العودة إلى قائمة المهارات الكاملة