déploiement de modèles
2 published articles
Inference Endpoints
Hugging Face mise sur le levier de l'infrastructure, pas sur celui du modèle
Hugging Face remanie son service Inference Endpoints, mettant l'accent sur la facilité de déploiement plutôt que sur les performances brutes du modèle. La plateforme prend désormais en charge vLLM, SGLang, llama.cpp et des conteneurs personnalisés, avec mise à l'échelle automatique et paiement à l'utilisation. L'argument : sautez le travail d'exploitation et concentrez-vous sur le modèle.
2026-07-24
Intégration AWS
AWS et Hugging Face viennent de tuer le pire aspect du déploiement des modèles d'IA
AWS et Hugging Face ont lancé une intégration en un clic qui envoie les développeurs depuis une page de modèle directement dans SageMaker Studio avec des autorisations et des quotas GPU préétablis. Cela signifie plus de configuration IAM, plus de demandes de quota, plus de navigation entre les tableaux de bord.
2026-07-14