KamoCRM

KamoCRM + Hugging Face

通过 Hugging 面部推论访问数百个开放模型

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概览

配置 Hugging Face 为 KamoCRM AI 助手的 LLM 提供者. 通过Hugging Face's Information Endpoints访问上百个开源模型——对于想要尝试专门模型(域调校,多语种,自定义微调)而无需托管基础设施的团队有用.

常用案例

专用开源模型

前往Hugging Face上的域名专用模型(法律,医学,金融-调图)的路线.

自定义微调模型部署

If you've fine-tuned a model on your data and deployed it to HF Inference Endpoints, point KamoCRM at it.

模型实验

在决定主后端之前,先尝试新兴模型(通常在商业供应商面前出现在高频上).

设置

  1. 1在拥抱相机上签字
  2. 2将您选中的模型应用到推断端点或使用无服务器推断
  3. 3在KamoCRM中导航到设置 AI 供应商
  4. 4选择拥抱相貌为提供者
  5. 5输入您的 HF API 令牌和端点 URL
  6. 6使用样本查询进行测试

什么数据同步

AI 请求/答复路线
托肯/计算用法(由 Hugging Face 开具)
模型元数据

关于Hugging Face的问题

为什么用"哈格脸"来取代直接供应商?
无法通过OpenAI/Anthropic获得专门的或开放式的模型。 对特定用途案例或定制微调有用.
无服务器对推断终点?
无服务器:按付费调用,适用于低容量实验. 推论终点:具有可预见性能的专职部署,更适合生产工作量.
我能用高频的Llama或Mistral模型吗?
对 高频上有许多开放量级模型. 对于Llama和Mistral来说,特别考虑专用供应商的配置——相同的基础模型,不同的托管.

更多集成像Hugging Face

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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