Chạy Mô Hình Hugging Face Qua Requestly Trên Postman
Nếu bạn đã từng thử nghiệm với các mô hình Hugging Face thông qua API Inference của họ, bạn sẽ biết rằng điều đó không phải lúc nào cũng diễn ra suôn sẻ.
Giới thiệu
Khác nhau giữa các mô hình là các sơ đồ đầu vào/đầu ra khác nhau. Các mô hình miễn phí thường gặp phải vấn đề độ trễ khiến bạn tự hỏi liệu vấn đề nằm ở thiết lập của bạn hay nhà cung cấp mô hình. Khóa API cần phải được truyền trong mỗi yêu cầu. Và khi bạn gặp phải giới hạn tần suất, bạn sẽ ước rằng mình nên tạo ra một quy trình làm việc tốt hơn khi thử nghiệm với các API này.
Hầu hết các lập trình viên sẽ sử dụng curl, Postman hoặc Insomnia để kiểm tra. Điều đó hoạt động tốt cho các yêu cầu cơ bản, nhưng tôi thấy rằng những công cụ đó gây cản trở khi bạn muốn thử nghiệm với nhiều mô hình khác nhau với nhiều phiên bản khác nhau của các prompt.
Đó là lúc Requestly xuất hiện.
Tại sao không chỉ sử dụng Postman?
Câu hỏi hay. Postman là ông lớn trong lĩnh vực này, vậy tại sao lại phải chuyển đổi?
Dưới đây là những gì tôi phát hiện khi làm việc với các API của Hugging Face:
So sánh Postman và Requestly cho API Hugging Face
Hầu hết các lập trình viên thường sử dụng Postman hoặc Insomnia đầu tiên — và chúng là những công cụ tuyệt vời.
Điều mà Requestly nổi bật (đặc biệt cho các quy trình làm việc của Hugging Face) là tính năng ưu tiên địa phương và thân thiện với Git.
| Tính năng | Postman / Insomnia | Requestly |
|---|---|---|
| Local-first | Khuyến khích tài khoản/sync đám mây, có sẵn offline nhưng thứ yếu | Hoạt động hoàn toàn offline; không cần đăng nhập |
| Hiệu suất | Nhiều tính năng nhưng có thể cảm thấy nặng nề | Nhẹ, khởi động nhanh |
| Tích hợp Git | Xuất/nạp các bộ sưu tập thủ công | Yêu cầu được lưu dưới dạng tệp JSON cục bộ → có thể commit trực tiếp |
Bước 1: Lấy token Hugging Face của bạn
- Tạo hoặc đăng nhập vào tài khoản Hugging Face của bạn.
- Đi tới Cài đặt → Mã truy cập.
- Tạo một mã mới với quyền
read. - Lưu nó ở nơi an toàn — chúng ta sẽ cần nó để thực hiện các yêu cầu API.
Bước 2: Thực hiện yêu cầu đầu tiên trong Requestly
Hãy thử một mô hình sinh văn bản (GPT-2).
- Mở ứng dụng Requestly Desktop hoặc Web.
- Tạo một yêu cầu mới với
POST. - Endpoint:
https://api-inference.huggingface.co/models/gpt2 - Header
json
Authorization: Bearer <YOUR_HF_TOKEN>;
Content-Type: application/json;- Body
json
{
"inputs": "Trong năm 2030, các kỹ sư DevOps sẽ"
}Nhấn Gửi và bạn sẽ nhận được phản hồi JSON như sau:
json
[
{
"generated_text": "Trong năm 2030, các kỹ sư DevOps sẽ dành ít thời gian hơn cho việc chữa cháy và nhiều thời gian hơn để xây dựng các hệ thống tự động."
}
]Bước 3: Khám phá nhanh các mô hình khác
Thay vì cấu hình lại mọi thứ, chỉ cần nhân bản yêu cầu đã lưu của bạn và thay đổi endpoint.
Phân tích cảm xúc
json
https://api-inference.huggingface.co/models/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english
{
"inputs": "Tôi yêu việc gỡ lỗi các API với Requestly!"
}Phản hồi:
json
[
{ "label": "POSITIVE", "score": 0.999 }
]Tóm tắt
json
https://api-inference.huggingface.co/models/facebook/bart-large-cnn
{
"inputs": "Kubernetes là một hệ thống tự động hóa triển khai, mở rộng và quản lý các ứng dụng container..."
}Chú thích hình ảnh
json
https://api-inference.huggingface.co/models/nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning
{
"inputs": "https://huggingface.co/datasets/mishig/sample_images/resolve/main/airport.jpg"
}Bước 4: Giải quyết những vấn đề API thực tế
Việc chơi với các mô hình Hugging Face không phải lúc nào cũng đơn giản. Một số thách thức mà tôi đã gặp phải:
- Khởi động lạnh: Các mô hình miễn phí có thể mất hơn 30 giây để khởi động.
- Giới hạn tần suất: Các yêu cầu thường xuyên có thể kích hoạt lỗi 429 Too Many Requests. Thật hữu ích khi có thể chuyển đổi giữa các mô hình khi gặp phải giới hạn tần suất.
- Các sơ đồ khác nhau: Một số mô hình trả về mảng, trong khi một số khác trả về các đối tượng lồng nhau. Tình hình còn tồi tệ hơn khi làm việc với các tệp và AI đa phương thức.
- Thử lại & lỗi: Bạn sẽ đôi khi thấy lỗi 503 cho các mô hình quá tải.
- Xuất đầu ra theo luồng: Hầu hết các LLM đều cần hỗ trợ xuất đầu ra theo luồng. Khi một yêu cầu thất bại, bạn có thể ngay lập tức nhấn Gửi lại mà không cần cấu hình lại bất cứ điều gì — không cần phải cuộn lên trong lịch sử terminal.
Bước 5: Lưu và Tái sử dụng API
Khi bạn đã thiết lập một yêu cầu trong Requestly:
- Lưu chúng vào một Bộ sưu tập.
- Kiểm soát phiên bản trong Git (tuyệt vời cho các nhóm). Chia sẻ với đồng nghiệp giống như bạn chia sẻ mã.
- Sử dụng biến để tránh việc dán mã thông qua nhiều nơi. Ví dụ, bạn có thể giữ cả mã cá nhân và mã nhóm ở bên cạnh:
json
{
"variables": {
"HF_TOKEN_DEV": "hf_dev_123...",
"HF_TOKEN_TEAM": "hf_team_456..."
}
}Sau đó trong các tiêu đề của bạn:
json
Authorization: Bearer {{HF_TOKEN_TEAM}}Chuyển đổi từ môi trường cá nhân sang môi trường nhóm chỉ là một cú nhấp chuột. Bạn cũng có thể chọn lọc các yêu cầu mà bạn muốn mang theo khi chuyển đổi.
Quy trình làm việc đơn giản cho lập trình viên
Dưới đây là cách tôi đã sử dụng Requestly với Hugging Face trong thực tế:
- Tạo mẫu yêu cầu trong Requestly.
- Lưu và tổ chức chúng thành các bộ sưu tập.
- Kiểm soát phiên bản trong Git cho việc sử dụng nhóm.
- Khi ổn định, xuất payload vào Python/JS để tích hợp.
Điều này giữ cho giai đoạn “khám phá” nhanh chóng và nhẹ nhàng, và giai đoạn “sản xuất” sạch sẽ.
Kết luận
Kiểm tra các API Hugging Face không cần phải là một mớ hỗn độn của các lệnh curl, mã đã hết hạn và các sơ đồ không nhất quán.
Nếu bạn đã sử dụng Postman hoặc Insomnia và chúng hoạt động tốt cho bạn, thật tuyệt. Nhưng nếu bạn muốn điều gì đó nhẹ nhàng hơn, ưu tiên địa phương và thân thiện với Git, Requestly là một lựa chọn đáng thử.
Lần tới khi bạn thử nghiệm với các mô hình tóm tắt, phân tích cảm xúc, hoặc chú thích hình ảnh, hãy khởi động Requestly, nhân bản một yêu cầu và xem kết quả trong vài giây.
