KamoCRM + Hugging Face

Hugging Face Inferenceによるオープンモデルの数百にアクセス

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プロフィール

KamoCRMのAIアシスタント用のLMLプロバイダとしてHugging Faceを設定します。 Hugging Face の Inference Endpoints を経由して、数百のオープンソースモデルにアクセスしましょう。専用のモデル(ドメインチューニング、多言語、カスタムファインチューニング)をホスティングすることなく試したいチームに便利です.

一般的なユースケース

専門オープンソースモデル

Hugging Faceでホストされているドメイン専門モデル(リーガル、医療、金融調整)へのルート.

カスタム微調整モデル展開

データにモデルを細かく調整し、HF Inference Endpoints にデプロイした場合、KamoCRM をポイントします.

モデル実験

プライマリバックエンドを決定する前に、新しいモデル(商用プロバイダーの前に HF 上に表示されることが多い)を試してみてください.

セットアップ

  1. 1Huggingface.coでサインアップ
  2. 2選択したモデルを Inference Endpoint にデプロイするか、serverless インフェレンスを使用する
  3. 3設定に移動 → AI → カモCRMのプロバイダ
  4. 4プロバイダーとしてHugging Faceを選択
  5. 5HF API トークンとエンドポイント URL を入力する
  6. 6サンプルクエリでテストする

データ同期とは

AI/レスポンスルーティング
トークン/コンピュート使用量(ハッギングフェイス)
モデルメタデータ

Hugging Faceについての質問

なぜ、ハッギングフェイスを使用して直接プロバイダ?
OpenAI/Anthropic で使用できない、またはオープン級モデルへのアクセス。 特定のユースケースやカスタム微調整に便利です.
Serverless 対 Inference エンドポイント?
サーバレス: ペイパーコール、少量の実験に適しています。 推論エンドポイント:予測可能なパフォーマンスを備えた専用のデプロイメント、プロダクションワークロードに適しています.
HF-hosted Llama や Mistral モデルを使うことはできますか?
はい。 HFでは、オープン級モデルも多数用意しています。 Llama と Mistral は、特に専用のプロバイダーのコンフィグを検討しています。同じ下にあるモデル、異なるホスティングです.

Hugging Face のようなより多くの統合

OpenAIUse OpenAI models (GPT-4, GPT-4o, GPT-5) as the AI assistant backendAnthropicUse Claude models as the AI assistant backendGoogle GeminiUse Google Gemini models as the AI assistant backendMistralEuropean AI — Mistral models as the AI assistant backend

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