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高度な計算オプション
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モデル モデルハブ モデルカード 評価結果 リーダーボードデータ ゲート付きモデル モデルのアップロード モデルのダウンロード 統合ライブラリ モデルウィジェット モデル推論 モデルのダウンロード統計 モデルリリースチェックリスト ハードウェア ローカルアプリ よくある質問 高度なトピック
データセット Datasetsの概要 Dataset Cards Gated Datasets Datasets のアップロード データセットのアップロード(LLM用) データのダウンロード ストリーミングデータセット 統合ライブラリ Data Studio エージェントのトレース Datasets ダウンロード統計
Spaces Spaces 概要 Spaces GPU アップグレード Spaces ZeroGPU Spaces Dev Mode Spaces ディスク使用量とストレージ Spaces カスタムドメイン SpacesをMCPサーバーとして Spacesをエージェントツールとして Spaces を API エンドポイントとして利用する Gradio Spaces Streamlit Spaces 静的 HTML Spaces Docker Spaces Space を埋め込む Docker で Spaces を実行する Spaces 設定リファレンス HFでサインイン 注目のスペース Spaces 変更履歴 高度なトピック
ストレージバケット new コンテナイメージ new ジョブ ジョブの概要 クイックスタート 料金と請求 ジョブの管理 設定 Dockerイメージの使用 モデルのサービング モデルの学習 例とチュートリアル 大規模なデータセットの処理 ジョブのスケジュール設定 Webhook 自動化 リファレンス
エージェント エージェントの概要 AIエージェント向けHugging Face CLI Hugging Face MCP Server Hugging Face Agent Skills HF SDK を用いたエージェントの構築 llama.cppによるローカルエージェント エージェントライブラリ セッショントレース形式
その他 高度な計算オプション
この機能は、Team & Enterprise プランの一部です。
Team & Enterprise組織は、機械学習の取り組みを加速させるための高度なコンピュートオプションにアクセスできます。
組織内でZeroGPUのSpacesをホストする
ZeroGPUは、Hugging Face SpacesでのAIデプロイメントを最適化する動的なGPU割り当てシステムです。必要に応じてNVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell GPU(96GB VRAM)を自動的に割り当てて解放することで、組織は専用のGPUインスタンスなしにAIアプリケーションを効率的に提供できます。

組織にとっての主な利点
- 無料のGPUアクセス: 動的割り当てにより、追加費用なしで高性能なNVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell GPUにアクセスできます
- 強化されたリソース管理: チーム全体のAIデプロイメントを効率的に行うため、最大50個のZeroGPU Spacesをホストできます
- 簡素化されたデプロイ:PyTorchベースのモデル、Gradioアプリ、その他のHugging Faceライブラリとの簡単な統合
- エンタープライズグレードのインフラストラクチャ: ワークロードごとに最大96GBのVRAMを備えた、高性能なNVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell GPUへのアクセス