白嫖16G+2vCPU的服务器!超简单教程,有手就会

别看到免费服务器就想到什么科学/魔法的👨🏾

这不对👨🏾

大家好,我是MAI麦造

玩大模型的一定不会陌生 Hugging Face

作为一个机器学习社区的协作平台,常用于模型、数据集和应用程序的开发。

为了推动 AI 社区建设,他们提供了 Space 来让任何人都可以部署自己的大模型服务

注册就可以开通永久免费云服务器:16G 内存、2核 CPU、50G 硬盘空间

免费使用,诚意满满

使用方法

1. 登录/注册

地址: huggingface.co

如果已经有了账号,直接登录就好了。

服务器不分新老用户,都可以使用的。

没有账号的注册一个也很简单,通过邮箱注册一个就行:

填写你的邮箱、密码等。 注册流程不复杂,就不啰嗦了~


2. 创建 Space

进来之后的页面长这个样子,点击导航栏的 "space"

进来后点击 "New Space"

3、填写Space Name

创建页面首先填写你的Space Name。 简介和License 可以不用管

4. 选择sdk

Hugging Face Spaces 提供了3种模板,可以很方便的来部署你的应用。

有人也许会问:不是云服务器吗?为什么还要选SDK?

别慌,看下来就知道了。

  • Gradio: 是最受欢迎的选择之一,特别适合快速构建用户友好的机器学习Web界面。只需几行Python代码,就能创建一个带有输入(如文本框、图片上传)和输出(如文本、图像、图表)的交互式Demo。

  • Docker: 如果你的应用有复杂的依赖环境,或者不是用Python编写的,Docker提供了最大的灵活性。你可以部署任何其他非机器学习的应用部署

  • 静态HTML: 你也可以直接托管前段页面。主流的前端框架都支持了,也可以托管静态的HTML、CSS和JavaScript文件,非常适合展示静态的数据可视化或简单的网页应用。

5. 选择 配置 和 权限

Hugging Face 提供了多种硬件配置供你选择。

免费版的提供2vCPU,16G内存,和50G硬盘空间

可以根据自己需求,选择更高配置的。

但是如果是静态页面SDK,这里就只有2vCPU版本的可以选择~~

然后是空间的权限,根据你的需求来选择:

  1. Public Space (公开空间): 拥有一个对互联网上任何人开放的URL,任何人都可以访问和交互。
  2. Private Space (私有空间): 虽然它托管在公网服务器上,但其URL被Hugging Face的身份验证系统保护。它 对公网开放,访问权限仅限于授权用户。

完事后,点击创建空间 按钮即可

创建服务

1. 编辑项目

创建完成的空间点击头像上的 profile 就可以看到

这里我的空间选择的是一个空白的 Docker SDK。

进来后,里面有非常详细指引告诉你怎么使用。

这里也解释了为什么前面要选择SDK了。

因为每个space本身是一个git仓库,平台通过项目中的requirements.txtDockerfile自动构建环境。

不需要你有什么运维经验,可以理解为把 Git+服务器+CD 集成到一起了,几分钟内就能让一个应用上线。非常快速和方便。

你可以通过指引中的 git clone 把项目拉到本地目录中。

然后在你的编辑器中,创建 app.py Dockerfile requirements.txt 文件:

文件编辑完成后,使用git push 来提交代码

执行 git push 你可能会遇到需要验证身份的情况。

2. 创建token

这种情况建议通过 Hugging Face 的 token 来进行验证

首先点击你右上角的头像,在下拉菜单中选择 "Settings"

在左侧的菜单栏中,点击 "Access Tokens",进入到Token的设置页面,点击 "Create new token" 按钮。

这里选择 write 权限,然后给Token起一个有意义的名字

这时页面会出来一个弹窗,显示你新生成的 Token (它以 hf_ 开头 。

立即点击复制按钮并将其保存在一个安全的地方(比如你的密码管理器)。

这个 Token只会出现一次,刷新或离开页面后你将无法再次看到它。

然后你就可以输入你的 Hugging Face 用户名,密码就是这个token。

点击 Continue 后,回到终端中,就可以看到push 成功了

这时再回到Hugging Face Space中,可以看到刚刚的这个服务也成功的运行起来了!

如果你的space内容和我一样,也是一个python 的 FastAPI 服务,那么 {用户名}-{space name}.hf.space 就是你服务的直接路径。

例如我的:

怎么样?是不是很简单!

总结

2核16G服务的想象空间很大,有其他大佬通过space,部署了n8n等服务。

感兴趣的点个关注,下期出教程!

相关推荐
陈西子在网上冲浪2 小时前
SEO关键词布局总踩坑?用腾讯云AI工具从核心词到长尾词一键生成(附青少年英语培训实操案例)
人工智能·云计算·腾讯云
卡尔曼的BD SLAMer3 小时前
计算机视觉与深度学习 | 基于深度学习的图像特征提取与匹配算法综述及MATLAB实现
人工智能·深度学习·算法·计算机视觉·matlab
嘀咕博客3 小时前
美图设计室-AI帮你做设计
人工智能·ai工具
桂花饼3 小时前
谷歌 “Nano Banana“ 深度解析:AI 图像的未来是精准编辑,而非从零生成
人工智能·aigc·gpt-4o·gpt-5·claude 4.1·nano banana
MisterZhang6663 小时前
Java使用apache.commons.math3的DBSCAN实现自动聚类
java·人工智能·机器学习·自然语言处理·nlp·聚类
艾醒5 小时前
大模型面试题剖析:PPO 与 GRPO 强化学习算法核心差异解析
人工智能·深度学习·机器学习
北极的树6 小时前
最近爆火的Nano-Banana模型,你会玩了么?
人工智能
诗人啊_程序员7 小时前
AI、人工智能基础: 模型剪枝的概念与实践(PyTorch版)
人工智能·pytorch·算法·ai·剪枝
lypzcgf8 小时前
Coze源码分析-API授权-添加新令牌-后端源码
人工智能·后端·系统架构·开源·go·数据库架构·安全架构