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IA, ingeniería y MLOpsReferenciaAvanzadoEn el pase

HuggingFace ZeroGPU: Demos de IA con GPU bajo demanda

Guía de referencia completa para construir demos de IA en Hugging Face Spaces con ZeroGPU: decorador @spaces.GPU, gestión de cuotas y duración, aislamiento de procesos, restricciones de compilación CUDA y concurrencia. Cubre todos los patrones críticos para evitar errores comunes como PicklingError, quota exceeded e illegal duration.

Comprobando acceso…

Incluida en el Pase · para Hugging Face Spaces, Gradio, PyTorch

// resultado_de_ejemplo
Abrir en una pestaña nueva ↗

// qué_hace

Proporciona reglas y patrones para desplegar demos de ML con GPU en Hugging Face Spaces usando ZeroGPU de forma eficiente y sin errores.

// cómo_lo_hace

Documenta el decorador @spaces.GPU, el modelo de disponibilidad CUDA, la gestión de cuotas/duración, el aislamiento por procesos con pickle, la concurrencia, las restricciones de build de CUDA y la gestión de dependencias en requirements.txt.

// ejemplo_de_uso

Perfecta para desplegar demos de ML con GPU en Hugging Face Spaces sin pagar una instancia dedicada siempre activa. Ej.: exponer un modelo de difusión con @spaces.GPU gestionando la cola de peticiones concurrentes sin errores CUDA.

// plataformas

Hugging Face SpacesGradioPyTorchPython
Categoría
IA, ingeniería y MLOps
Tipo
Referencia
Nivel
Avanzado
Licencia
Apache-2.0
Seguridad
seguro · riesgo bajo
Versión
1.0.0

// opiniones_de_la_comunidad

Opiniones

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