今天，我们非常兴奋地宣布 部署到 Cloudflare Workers AI 功能正式上线，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。

从今天开始，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，例如文本生成推理 (TGI)。

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 。

开发者的生成式 AI 工具

这项新服务基于我们去年与 Cloudfalre 共同宣布的战略合作伙伴关系——简化开放生成式 AI 模型的访问与部署过程。开发者和机构们共同面临着一个主要的问题——GPU 资源稀缺及部署服务器的固定成本。

Cloudflare Workers AI 上的部署提供了一个简便、低成本的解决方案，通过按请求计费模式，为这些挑战提出了一个无服务器访问、运行的 Hugging Face 模型的解决方案。

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

使用方法

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Cloudflare Collection中找到所有可用的模型。

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，意味着它目前不支持。我们正与Cloudflare合作扩展模型的可用性。你可以通过api-enterprise@huggingface.co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Workers AI REST API或直接在Workers中使用Cloudflare AI SDK。选择你偏好的方式并将代码复制到你的环境中。当使用REST API时，需要确保已定义 ACCOUNT_ID 和 API_TOKEN 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。

我们的旅程刚刚开始

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体验！