我们想向大家宣布: 部署到 Cloudflare Workers AI 服务 正式上线,这是 Hugging Face Hub 平台上的一项新服务,它使得通过 Cloudflare 边缘数据中心部署的先进 GPU、轻松使用开放模型作为无服务器 API 成为可能。
我们将把 Hugging Face 上一些最受欢迎的开放模型整合到 Cloudflare Workers AI 中,这一切都得益于我们的生产环境部署的解决方案,例如
通过 部署到 Cloudflare Workers AI 服务,开发者可以在无需管理 GPU 基础架构和服务器的情况下,以极低的运营成本构建强大的生成式 AI (Generative AI) 应用,你只需 为实际计算消耗付费,无需为闲置资源支付费用。
这项新服务基于我们去年与 Cloudfalre 共同宣布的
Cloudflare Workers AI 上的部署提供了一个简便、低成本的解决方案,通过
举个具体例子,假设你开发了一个 RAG 应用,每天大约处理 1000 个请求,每个请求包含 1000 个 Token 输入和 100 个 Token 输出,使用的是 Meta Llama 2 7B 模型。这样的 LLM 推理生产成本约为每天 1 美元。

我们很高兴能够这么快地实现这一集成。将 Cloudflare 全球网络中的无服务器 GPU 能力,与 Hugging Face 上最流行的开源模型结合起来,将为我们全球社区带来大量激动人心的创新。
John Graham-Cumming, Cloudflare 首席技术官
在 Cloudflare Workers AI 上使用 Hugging Face 模型非常简单。下面是一个如何在 Nous Research 最新模型 Mistral 7B 上使用 Hermes 2 Pro 的逐步指南。
你可以在
注意: 你需要拥有
Cloudflare 账户 和API 令牌 。
你可以在所有支持的模型页面上找到 “部署到 Cloudflare” 的选项,包括如 Llama、Gemma 或 Mistral 等模型。

打开 “部署” 菜单,选择 “Cloudflare Workers AI”,这将打开一个包含如何使用此模型和发送请求指南的界面。
注意: 如果你希望使用的模型没有 “Cloudflare Workers AI” 选项,意味着它目前不受支持。我们正与 Cloudflare 合作扩展模型的可用性。你可以联系我们,提交你的请求。

当前有两种方式可以使用此集成:通过 和 变量。
就这样!现在你可以开始向托管在 Cloudflare Workers AI 上的 Hugging Face 模型发送请求。请确保使用模型所期望的正确提示与模板。
我们很高兴能与 Cloudflare 合作,让 AI 技术更加易于开发者访问。我们将与 Cloudflare 团队合作,为你带来更多模型和更棒的体验!