hugging-face-jobs
该技能适用于用户希望在Hugging Face Jobs基础设施上运行任何工作负载的场景。涵盖UV脚本、基于Docker的任务、硬件选择、成本估算、令牌认证、密钥管理、超时配置和结果持久化等功能。专为通用计算工作负载设计，包括数据处理、推理、实验、批处理任务以及任何基于Python的任务。当涉及云计算、GPU工作负载，或用户提及无需本地设置即可在Hugging Face基础设施上运行任务时，应调用此技能。
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Hugging Face Jobs - 云端机器学习作业调度平台
技能概述
Hugging Face Jobs 是一个无需本地设置即可在云端运行任何工作负载的托管计算平台，支持 CPU、GPU 和 TPU 硬件，可将结果持久化到 Hugging Face Hub。
适用场景
1. 数据处理与批量推理
无需本地算力即可处理大规模数据集。无论是转换过滤数据，还是对数千个样本运行批量推理，都能在云端高效完成。支持流式处理，避免下载完整数据集。
2. 机器学习实验与训练
进行可重现的 ML 实验和基准测试。在没有本地 GPU 的情况下测试代码，或使用云端 GPU/TPU 进行模型微调。支持断点续传和检查点保存。
3. 定时任务与自动化
使用 CRON 表达式创建定时作业，每小时、每天或按自定义计划自动运行数据处理任务、模型推理或报告生成。通过 Webhook 在仓库变更时自动触发作业。
核心功能
UV 脚本支持
使用 PEP 723 内联依赖声明的 UV 脚本，无需额外配置文件。直接提交 Python 代码，自动处理依赖安装。支持自定义 Python 版本和额外的运行时依赖。
灵活的硬件选择
从轻量级 CPU 到高端 GPU/TPU，根据需求选择合适的硬件配置。包括 T4、L4、A10G、A100 等 GPU 选项，以及多 GPU 并行配置。按小时计费，用多少付多少。
完整的作业生命周期管理
提交作业后可实时监控状态、查看日志、取消运行中的任务。支持定时作业的暂停、恢复和删除。结果可自动推送到 Hugging Face Hub，支持私有和公开仓库。
常见问题
Hugging Face Jobs 免费吗？
Hugging Face Jobs 需要 Pro、Team 或 Enterprise 付费计划才能使用。没有免费层级，但按实际使用时长计费，CPU 基础配置约 $0.10/小时，GPU 根据类型从 $1-10+/小时不等。
如何选择合适的硬件配置？
对于轻量级任务如数据处理和测试，使用 cpu-basic 或 cpu-upgrade。小模型（<1B 参数）可用 t4-small。中等模型（1-7B）推荐 t4-medium 或 l4x1。大型模型（7-13B）使用 a10g-small 或 a10g-large。超大模型或高吞吐量场景选择 a100-large 或多 GPU 配置。TPU 适用于 JAX/Flax 工作负载。
作业运行完成后结果会丢失吗？
是的，Jobs 环境是临时的，作业结束后所有文件会被删除。必须主动持久化结果。推荐方式是推送到 Hugging Face Hub（需要在作业配置中添加 HF_TOKEN 密钥）。也可以使用外部存储如 S3/GCS，或通过 API 发送结果到自己的服务。