1在 Hugging Face Hub 上浏览并加载预训练模型
- 1访问 huggingface.co，在顶部搜索框输入目标模型名称（如 bert-base-uncased），进入模型详情页。
- 2在模型详情页查看使用文档，复制页面提供的 Python 代码片段。
- 3在本地环境中安装 transformers 库（pip install transformers），然后运行代码加载模型和分词器。
2通过 Inference API 快速调用模型进行推理
- 1注册并登录 huggingface.co，进入任意模型的详情页，找到 'Inference API' 区域。
- 2点击 'Use API' 获取个人访问令牌（Access Token），并查看 API 请求示例。
- 3使用 curl 或编程语言发送 HTTP POST 请求到 https://api-inference.huggingface.co/models/{模型ID}，在请求头中携带 Bearer Token。
3使用 huggingface-cli 登录并上传本地模型
- 1在终端安装 huggingface_hub 库（pip install huggingface_hub），执行 huggingface-cli login 并输入用户访问令牌。
- 2将待上传的模型文件放入一个本地文件夹，然后在终端运行 huggingface-cli upload --repo-type model 文件夹名 仓库名。
- 3访问 huggingface.co 对应仓库页面确认文件上传成功，并编辑模型卡片（README.md）完善说明。