Jobs 개요

Hugging Face Jobs는 원격 CPU와 GPU에서 코드를 실행합니다. 이를 사용하여 모델을 학습하거나 파인튜닝하고, 데이터셋에 대해 추론을 실행하거나, 데이터를 처리할 수 있습니다.

Job은 사용자가 선택한 하드웨어의 환경에서 명령을 실행합니다. 터미널 또는 Hub에서 해당 Job의 상태와 로그를 추적할 수 있습니다.

Quickstart를 시작하여 첫 번째 CPU 및 GPU Jobs를 실행하거나, 예제를 탐색하여 적용할 워크로드를 찾아보세요.

어디서든 작업 실행

을 실행하는 데 사용할 수 있는 도구가 여러 가지 있습니다:

• hf 명령줄 인터페이스(자세한 내용은 CLI 설치 단계 및 Jobs CLI 문서를 참조하세요)
• huggingface_hub Python 클라이언트(자세한 내용은 huggingface_hub Jobs 문서를 참고하세요)
• Jobs HTTP API(자세한 내용은 Jobs OpenAPI를 참조하세요)

모든 워크로드 실행

Python 스크립트

hf jobs uv run를 사용하여 Python 스크립트를 원격으로 실행합니다. --with 또는 스크립트 헤더에서 해당 스크립트의 의존성을 지정합니다. Jobs는 코드를 실행하기 전에 uv를 사용하여 이러한 의존성을 설치합니다.

- uv run <script.py>
+ hf jobs uv run <script.py>

Docker 이미지

Docker 이미지와 실행할 명령어를 지정하여 hf jobs run을 사용합니다. 이미지는 Python을 사용하든 다른 언어를 사용하든 워크로드에 필요한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 기존 이미지를 선택하거나, Docker Space에서 빌드한 이미지를 사용하거나, 직접 빌드할 수 있습니다.

- docker run <image> <command>
+ hf jobs run <image> <command>

Jobs는 여러 개가 병렬로 실행될 수 있으며, 하이퍼파라미터 튜닝, 추론, 데이터 처리와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

자동화된 작업

스케줄 또는 webhook을 사용하여 Jobs를 자동으로 트리거합니다.

스케줄을 사용하면 Job을 매 X분, X시간, X일, X주 또는 X개월마다 실행할 수 있습니다. Job 스케줄링은 cron 구문을 사용하며, 예를 들어 “5분마다”는 "*/5 * * * *"과 같이, 또는 "@hourly", "@daily", "weekly" 또는 "@monthly"와 같은 별칭을 사용할 수 있습니다.

Webhooks를 사용하면 Hugging Face 저장소에 업데이트가 있을 때마다 Jobs를 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 계정 아래에서 모델이 업데이트될 때마다 webhooks가 트리거되도록 구성하고, Job에서 webhook payload를 통해 업데이트된 모델을 가져올 수 있습니다.