产品 / 面向 AI 开发者
ModelSphere
正式版自有环境中的 Hugging Face Hub,设置一个环境变量即可连接现有客户端。
ModelSphere 部署在自有环境中,在协议层兼容 Hugging Face Hub API。设置 HF_ENDPOINT 后,transformers、datasets、diffusers、huggingface-cli 和 git-lfs 等标准客户端即可连接仓库。服务端可接收 huggingface_hub 1.x 的 Xet 传输,并保存为普通 LFS 对象;所有传输均经 ModelSphere 代理,客户端无需直连对象存储。公共 Hub 内容可按需缓存,或按计划提前下载以供物理隔离环境使用。平台提供 OIDC 单点登录、细粒度个人访问令牌、组织与团队管理、私有仓库、审计日志和 Prometheus 指标,支持在线调整缓存与保留策略,并通过单个 tar 包完成备份与恢复。
产品规格
- 版本
- v1.8.1 — 正式版
- 协议
- Hugging Face Hub API · git(HTTPS 与 SSH)· git-LFS(> 5 GiB,经 HF 分片)· 面向 huggingface_hub 1.x 的 Xet
- 模式
- 主仓库 · 透传缓存 · 定时预取
- 数据集查看器
- 自动识别 config 与 split · 通过范围请求分页浏览 Parquet、CSV、JSONL(含 zstd)
- 运维
- OIDC · 令牌作用域 · 审计日志 · Prometheus · 可在线调整的缓存、预取和保留策略 · 单个 tar 包备份
- 兼容性保障
- CI 使用原生 huggingface_hub、git 和 git-lfs 测试,每周对最新客户端执行回归测试
- 语言
- English · 简体中文
使用示例
通过示例了解用法。
无需专用 SDK,也无需重写客户端。 ModelSphere 可直接与现有工具对接。
$ export HF_ENDPOINT=https://models.intra.example
# 现有客户端可直接使用,无需修改代码
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.1-8B")
# 由您的仓库提供;可缓存自上游,也可在物理隔离环境中使用▌ 协议层兼容 Hugging Face Hub API——包括 git clone 与数 GB 级的 LFS 传输。
核心能力
ModelSphere 的主要功能
兼容 Hugging Face Hub 协议
transformers、datasets、diffusers、huggingface-cli 设置 HF_ENDPOINT 后即可连接。服务端接收 huggingface_hub 1.x 的 Xet 传输并保存为普通 LFS 对象,无需改动存储系统,无需 fork 或打补丁,也无需引入专用 SDK。CI 使用实际客户端进行兼容性测试,并每周对最新版本执行回归测试,提前发现上游变化。
基于 git 管理模型版本
git clone、git lfs pull、git lfs push 原生可用;超过 5 GiB 的对象通过 Hugging Face 分片传输上传。模型版本通过 git 分支、标签和提交管理,可沿用现有操作习惯。
完整的仓库浏览界面
Web 界面支持搜索及按 tag、pipeline、library 筛选,提供带代码高亮和 GitHub 风格提示块的模型卡、文件查看器、提交历史、讨论与点赞。数据集查看器自动识别 config 和 split,通过范围请求分页浏览 Parquet、CSV 或 JSONL,按需加载图片与音频。首页分别展示本地内容与缓存内容,便于了解仓库存储情况。
公共 Hub 的透传缓存
连接 huggingface.co 后,可自动缓存团队下载的内容,也可按计划提前下载,供物理隔离环境使用。
内置企业管理功能
OIDC SSO、带细粒度作用域的个人访问令牌、组织与团队、公私仓库、全量变更审计日志、随 Chart 发布的 Grafana 仪表盘与 Prometheus 指标,以及单个 tar 包的备份恢复。
工作原理
将现有工具连接到私有模型仓库。
- 步骤 01
设置 HF_ENDPOINT
设置 HF_ENDPOINT 后,标准 Hugging Face 客户端即可连接自有仓库。
- 步骤 02
推送、拉取、克隆
用 huggingface-cli 或 git-lfs 上传微调模型;经内置缓存拉取基础模型——按需加载,或为物理隔离环境预取。
- 步骤 03
权限管理与监控
通过 OIDC 认证和令牌作用域控制访问,使用审计日志记录变更,并通过 Prometheus 查看调用指标。
适用团队
适合哪些团队
- 托管微调模型与内部模型的团队
- 需要在物理隔离环境中使用 Hugging Face 工具的团队
- 统一模型与数据集存储的平台团队
搭配使用
其他开发者产品
ConsoleX
正式版登录即可获得独立的 Kubernetes 工作空间,无需 kubectl 或人工开通。
首次通过单点登录(SSO)访问时,系统自动创建隔离的命名空间,配置配额、网络策略、存储和 Web 终端,并持续同步配置。ConsoleX 还统一提供平台令牌、SSH 网关和由集群分发的 taip 命令行工具。
了解更多DevSpace
正式版几秒钟内启动配备 GPU 的 Jupyter 或 VS Code 环境,闲置时自动关停。
一键创建 Jupyter、Marimo、Streamlit、Gradio 或 VS Code 环境,按需分配 GPU。每个环境通过独立认证代理控制访问,可授权指定同事使用,默认在闲置时自动关停。
了解更多TrainX
正式版通过模板或项目配置提交训练作业,由 Kubernetes 统一运行。
支持两种作业配置方式:根据模板自动生成表单,或通过项目中的 trainx.yaml 声明运行要求、使用平台提供的镜像。提交前实时校验配额,运行时提供日志、进度、MLflow 记录和断点恢复,训练产物可继续用于评测或部署。
了解更多