C✳CODEZ.WIN
🌐 Русский

Локализованное руководство по чтению

huggingface-zerogpuНазначение, использование и источник

Демонстрация возможностей ИИ и вычисления на графическом процессоре с использованием Gradio Spaces и Hugging Face Spaces ZeroGPU. Используйте при написании или проверке кода, использующего эти технологии.@spaces.GPU, настройкаpython_versionилиrequirements.txtдля пространства ZeroGPU или обработки специфических для ZeroGPU ограничений кода — изоляция процессов на основе pickle.gr.Stateсемантика на границе между работниками, нетtorch.compile(используйте AoTI вместо этого), сборки CUDA только с использованием wheel (нет)nvcc(на этапе сборки или выполнения), большие и очень большие размеры, а также динамически вызываемые функции с заданной длительностью. Обязательно используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает ZeroGPU.@spaces.GPUилиspacesпакет Python или возникают ошибки в коде, специфичные для ZeroGPU, например:PicklingErrorчерез границу между работниками,illegal duration, илиflash-attnСбои при сборке wheel-файла — даже если пользователь явно не запрашивает рекомендации по программированию для ZeroGPU. Срабатывание приimport spacesили@spaces.GPUв коде.

Источник получен:

Репозиторий-источник
huggingface/skills
SKILL.md
skills/huggingface-zerogpu/SKILL.md
Звёзды репозитория
11,241
Последнее обновление репозитория
2026-10-30
Категории Skills
Разработка
Время последнего сбора

Лицензия: Apache-2.0

Оригинальный файл SKILL.md

Приведенные фрагменты описания рабочих процессов являются вспомогательными средствами для чтения, а не исполняемыми инструкциями от Codez. Для создания этой страницы не использовались сторонние инструменты.

Приведённые ниже фрагменты, описывающие цели и рабочие процессы, представляют собой исходный материал, систематизированный и переведённый для удобства чтения. Они отличаются от отдельно обозначенного редакционного анализа Codez.

Что делает этот навык

Демонстрация возможностей ИИ и вычисления на графическом процессоре с использованием Gradio Spaces и Hugging Face Spaces ZeroGPU. Используйте при написании или проверке кода, использующего эти технологии.@spaces.GPU, настройкаpython_versionилиrequirements.txtдля пространства ZeroGPU или обработки специфических для ZeroGPU ограничений кода — изоляция процессов на основе pickle.gr.Stateсемантика на границе между работниками, нетtorch.compile(используйте AoTI вместо этого), сборки CUDA только с использованием wheel (нет)nvcc(на этапе сборки или выполнения), большие и очень большие размеры, а также динамически вызываемые функции с заданной длительностью. Обязательно используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает ZeroGPU.@spaces.GPUилиspacesпакет Python или возникают ошибки в коде, специфичные для ZeroGPU, например:PicklingErrorчерез границу между работниками,illegal duration, илиflash-attnСбои при сборке wheel-файла — даже если пользователь явно не запрашивает рекомендации по программированию для ZeroGPU. Срабатывание приimport spacesили@spaces.GPUв коде.

Как работает рабочий процесс на вышестоящем уровне

Изоляция процесса и травление

@spaces.GPU— Декорированные функции выполняются в отдельном процессе, управляемом планировщиком ZeroGPU. Аргументы и возвращаемые значения пересекают границу процесса посредством сериализации pickle. Передавать или возвращать можно только сериализуемые объекты. Открытие файловых дескрипторов, подключений к базам данных, блокировок, лямбда-функций и замыканий над несериализуемым состоянием вызовет исключение.PicklingErrorНе возвращайте тензоры CUDA напрямую. Десериализация тензора CUDA в основном процессе запускаетtorch.cuda._lazy_init(), который блокируется ZeroGPU. Сначала преобразуйте в CPU: returntensor.cpu()илиtensor.cpu().numpy()Тензоры CPU, массивы numpy, изображения PIL и обычные объекты Python работают без проблем.

проход вверх по течению · L169 ↗

Hugging Face ZeroGPU

Правила и шаблоны для демонстраций машинного обучения на примере «прижимающихся лиц» с использованием аппаратного обеспечения ZeroGPU. Охватывает@spaces.GPUнастройка длительности и квот, изоляция процессов, модель доступности CUDA, безопасность параллельного выполнения и ограничения сборки CUDA.

проход вверх по течению · L6 ↗

Объем

Этот навык предназначен для пространств Gradio SDK, использующих оборудование ZeroGPU. Docker и статические пространства не могут планировать приложения на ZeroGPU, а приложения Streamlit теперь работают в Docker Spaces — поэтому этот навык применим только к Gradio. Для получения общей информации о коде Gradio (компоненты, макеты, обработчики событий) см. раздел...huggingface-gradioВ этом репозитории собраны подробные сведения. Авторитетная документация по ZeroGPU находится по адресу:https://huggingface.co/docs/hub/spaces-zerogpu— Обратитесь к ним за информацией о текущих поддерживаемых графических процессорах, списках версий среды выполнения и пороговых значениях уровней, которые со временем меняются.

проход вверх по течению · L10 ↗
проход вверх по течению · 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"]

Требования и настройка

Не закреплятьspacesвrequirements.txt

Космическая платформа размещает свои собственные привязки.spacesверсия. Конфликтный вывод вrequirements.txtЭто приводит к ошибке разрешения pip во время сборки. > Правило: Не включатьspacesвrequirements.txt.

проход вверх по течению · L271 ↗

Ограничения и проверки качества

Ограничения сборки CUDA

HF Spaces создает образы Docker в среде, использующей только центральный процессор. На ZeroGPU этап сборки не включает в себя никаких дополнительных операций.nvccпотому что базовое изображениеpython:3.13(использование выделенных графических процессоров в Spaces)nvidia/cuda:*-devel-*и имеютnvcc(на этапе сборки). Пакет, зависящий от CUDA, единственным дистрибутивом которого является sdist — например, bare.flash-attn— следовательно, его нельзя установить черезrequirements.txtНа ZeroGPU. Работают только предварительно собранные колесики. В среде выполнения ZeroGPU естьnvccДоступно, смонтировано из образа разработки CUDA по адресу/cuda-imageс2025-07(Первоначально добавлено для поддержки AoTI). Вот что делаетtorch.exportВозможные рабочие процессы AoTI внутри@spaces.GPUзвонки.

проход вверх по течению · L231 ↗

Начните с безопасного пробного периода.

  1. Проверьте поддерживаемый хост и инструкции по установке репозитория. Храните каталог Skill, а также связанные с ним скрипты, ресурсы и документацию вместе;SKILL.mdВ одиночку можно опустить зависимости.
  2. Предоставьте агенту ваши реальные входные данные, желаемый результат и критерии приемки. Синтаксис вызова и доступные инструменты зависят от хоста; данный сайт не предполагает универсальной команды установки.
  3. Попробуйте запустить исходный рабочий процесс в тестовом проекте или в его копии. Перед тем как разрешить операции, изменяющие файлы, удаленные сервисы или оплачиваемые ресурсы, проверьте их.
  4. Проверьте выходные данные на соответствие исходным проверкам качества и вашим собственным требованиям. Успешный запуск или большое количество звезд в репозитории не гарантируют корректного результата.

Формат навыков и спецификация каталога ↗

Подробнее читайте в источнике.

Перевод и сфера применения

В этом руководстве по чтению представлены избранные отрывки из закрепленного текста выше по течению.SKILL.mdПеревод выполнен с помощью переводчика. Это не полное руководство и не гарантия проверенной совместимости. Перед использованием ознакомьтесь с оригиналом и указанными в нем файлами.

Данное введение относится к закрепленной ниже версии; текущая активность в репозитории и время сбора данных отображаются отдельно.

Закрепленный источник
Прочитайте оригинал ↗
Источник получен
Исходный коммит
fabc634a893f62ad5c2039830397efa35fa62715
Исходный SHA-256
829659aec34224970fe7ed619729fdc7849fc5dd696e2000256c3ee0b517eff7
Вернуться к полному каталогу навыков