ジョブの概要

Hugging Face Jobsは、リモートのCPUとGPUでコードを実行します。モデルの学習やファインチューニング、データセットに対する推論の実行、データ処理に使用できます。

Job は、選択したハードウェア上の環境でコマンドを実行します。ターミナルまたは Hub から、そのステータスとログを追跡できます。

クイックスタートから始めて、最初のCPUおよびGPUジョブを実行するか、サンプルを参照して、自分のワークロードに合わせて調整するものを探してください。

どこからでもジョブを実行する

ジョブを実行するために使用できるツールは複数あります:

• hf コマンドラインインターフェース（詳細については、CLI のインストール手順およびJobs CLI のドキュメントを参照してください）
• huggingface_hub Pythonクライアント（詳細はhuggingface_hub Jobsのドキュメントを参照してください）
• Jobs HTTP API（詳細については、Jobs OpenAPIを参照してください）

任意のワークロードを実行

Pythonスクリプト

hf jobs uv run を使用して、Python スクリプトをリモートで実行します。依存関係は --with で指定するか、スクリプトのヘッダー に記述します。Jobs は uv を使用して、コードの実行前にこれらの依存関係をインストールします。

- uv run <script.py>
+ hf jobs uv run <script.py>

Dockerイメージ

Dockerイメージと実行するコマンドを指定してhf jobs runを使用します。Pythonを使用している場合でも、他の言語を使用している場合でも、イメージはワークロードに必要なツールやライブラリを提供します。既存のイメージを選択するか、Docker Spaceからビルドされたものを使用するか、自分でビルドしてください。

- docker run <image> <command>
+ hf jobs run <image> <command>

パラメータチューニング、推論、データ処理などのタスクでは、複数のJobsを並列で実行できます。

ジョブの自動化

スケジュールまたはWebhookを使用して、ジョブを自動的にトリガーします。

スケジュールを使用すると、Jobs を X 分ごと、X 時間ごと、X 日ごと、X 週間ごと、または X ヶ月ごとに実行できます。Jobs のスケジュールには、cron 構文（例: "*/5 * * * *" は「5 分ごと」）や、"@hourly"、"@daily"、"weekly"、"@monthly" などのエイリアスを使用します。

Webhook を使用すると、Hugging Face リポジトリに更新があるたびに Jobs を実行できます。例えば、特定のアカウント配下のモデルのすべての更新でトリガーされるよう Webhook を設定し、Job 内で Webhook のペイロードから更新されたモデルを取得できます。