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2. 獲取API密鑰

1.登錄以后點擊頭像–點擊AccessTokens

2.點擊按鈕創(chuàng)建令牌

3.完善相關信息

3.復制令牌

3. 使用令牌

1.找到需要的模型點擊按鈕

2.代碼CRUL接入

HF_TOKEN替換成上面復制的令牌即可

curl https://router.huggingface.co/v1/chat/completions \

    -H "Authorization: Bearer $HF_TOKEN" \

    -H 'Content-Type: application/json' \

    -d '{

        "messages": [

            {

                "role": "user",

                "content": "What is the capital of France?"

            }

        ],

        "model": "openai/gpt-oss-120b:novita",

        "stream": false

    }'

請求

Headers
authorization	string	當`'Bearer: hf_**'`是具有“推理提供者”權限的個人用戶訪問令牌時，身份驗證頭的格式為`hf_**`。

有效載荷
inputs*	object	一對（上下文，問題）回答
context*	string	于回答問題的上下文
question*	string	要回答的問題

響應

Body
(array)	object[]	輸出是一個對象數組。
answer	string	問題的答案。
score	number	與答案相關的概率。
start	integer	輸入中答案開始的字符位置。
end	integer	輸入中答案結束的字符位置。

4. 常見問題

Q：如何找到Hugging Face平臺

A：冪簡集成是國內領先的API集成管理平臺，專注于為開發(fā)者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關鍵詞搜索API(例如，輸入’Hugging Face平臺’這類品類詞，更容易找到結果)、或者從API hub分類頁進入尋找。

Q：API密鑰配置失敗或權限不足？
A：

生成細粒度令牌（Fine-Grained Token）：在Hugging Face個人中心生成密鑰時，需選擇“Fine-Grained”類型并明確授權模型訪問權限（如read:models、use:inference）。
檢查密鑰作用域：通過Hugging Face API向導或代碼中顯式設置密鑰權限。

Q：網絡連接超時或SSL證書錯誤？
A：調用API時出現HTTPSConnectionPool錯誤或SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED。配置代理（如Clash、V2Ray）

Q：模型加載緩慢或失敗？
A：首次調用模型時下載耗時過長，或因網絡問題中斷導致加載失敗。手動下載模型文件（如config.json、pytorch_model.bin）至本地路徑，并在代碼中指定。

Q：在Unity、Gradio等框架中集成Hugging Face API時出現版本沖突或依賴錯誤？
A：

Unity項目配置：
- 通過Hugging Face Unity插件的向導工具安裝依賴，確保HuggingFace.API命名空間正確導入。
- 檢查示例場景路徑（Hugging Face API > Examples > Scenes）并導入TextMeshPro資源。

Q：Hugging Face API開放平臺的替代品有哪些？

除了Hugging Face API開放平臺，還有其他替代服務商也提供類似api服務，例如：

aimlapi 服務商、Abacus.AI API 服務商、nebius API 服務商

更多競品可以在冪簡集成開放平臺中找到。

Q：Hugging Face API開放平臺這個密鑰還適用于哪些api？

音頻分類、自動語音識別、表格問題分類

5.? 總結

本文系統(tǒng)且細致地介紹了獲取Hugging Face平臺秘鑰的完整分步指南，為開發(fā)者提供了從賬號注冊到秘鑰生成的全程操作指引。作為全球領先的人工智能社區(qū)，Hugging Face不僅提供多模態(tài)機器學習模型、數據集及應用的托管服務，更通過Transformers、Diffusers等開源工具庫持續(xù)賦能開發(fā)者。本指南從平臺賬號創(chuàng)建、個人資料完善，到安全設置中的訪問令牌生成，每一步均配以清晰的說明與截圖示例，確保開發(fā)者能夠高效完成秘鑰獲取流程。同時，本文強調了秘鑰安全存儲的重要性，并建議開發(fā)者通過簡單測試驗證API調用功能，確保模型與工具庫的順利集成。通過遵循本指南，開發(fā)者將快速解鎖Hugging Face平臺的強大資源，顯著提升機器學習項目的開發(fā)效率與創(chuàng)新能力。我們相信，這份指南將成為開發(fā)者探索AI前沿技術的得力助手，助力他們在構建未來智能應用的道路上穩(wěn)步前行。