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

如果你在数据上微调了一个模型 并将其部署到高频推论端点 将卡莫CRM指向它.

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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