Hub documentation
ハードウェア
ハードウェア
Hubに所有している計算ハードウェア（GPU、CPU、またはApple Silicon）を伝えると、お使いの環境で実行できるモデルの検索を支援します。また、この情報はパブリックプロファイルにも表示されるため、コミュニティとの環境比較が可能であり、いつでも非公開に設定できます。
いつでもハードウェア設定から管理できます。
ハードウェアを追加
ハードウェア設定ページで、所有しているハードウェアをそれぞれ追加します:
- タイプを選択してください: GPU、CPU、または Apple Silicon。
- プロバイダーとモデル（例: NVIDIA RTX 4090）を選択します。
- メモリ（VRAM、RAM、または統一メモリ）と、ご使用のユニット数を設定してください。
お好きなだけアイテムを追加できます。複数所有している場合は、primary（プライマリ）ハードウェアとして1つを指定してください。そうすることで、モデルページで最初に表示されます。
ハードウェアはデフォルトで公開されています。非公開にするには、Publicly Visibleのトグルをオフにしてください。
お使いのハードウェアに適合するモデルを確認
GGUFまたはMLXファイルを提供するモデルページでは、Hardware compatibilityパネルが、保存済みのハードウェアで各量子化が実行可能かどうかを推定します。これにより、ダウンロード前に適切なサイズを選択できます。Local Appsと組み合わせることで、数回のクリックでセットアップを完了できます。
共有と比較
ハードウェアが公開されている間:
- TFLOPSバッジがプロファイルに表示され、推定される総計算能力を要約します。
- コミュニティが実行している内容を閲覧し、GPU、CPU、Apple Silicon 間で自分のセットアップがどのように比較されるかを確認できます。
- 各ベンダーには、NVIDIA、AMD、Apple、Intel、Qualcommなどの個別ページがあり、そのブランドのハードウェアを1か所にまとめて紹介しています。
APIからハードウェアを読み取る
ハードウェアがパブリックな場合、プログラムからも利用可能です:
GET https://huggingface.co/oauth/userinfoは、アプリにprofileスコープが許可されている場合、hardwareItemsクレームを含みます。そのため、Hugging Face でサインイン アプリは、追加の呼び出しなしでサインインしたユーザーのセットアップを読み取ることができます。GET https://huggingface.co/api/users/{username}/overviewは、ハードウェアが公開されているユーザーに対してhardwareItems配列を返します。
curl https://huggingface.co/api/users/{username}/overview{
"hardwareItems": [
{ "sku": ["GPU", "NVIDIA", "RTX 4090"], "mem": 24, "num": 2, "isPrimary": true }
]
}各項目には、以下が含まれます:
sku:[type, provider, model]の3要素組。mem: メモリ量（GB単位、VRAM、RAM、または統合メモリ）。num: ユニットの数。isPrimary: プライマリとしてマークされたアイテムにのみ存在します。
ユーザーがPublicly Visibleのトグルをオフにしている場合、hardwareItemsは両方のレスポンスから省略されます。完全なレスポンスのスキーマについては、Hub API ドキュメントを参照してください。
次のステップ
- AIモデルをローカルで使用する — お好みのローカルアプリでモデルを実行します。
- llama.cppによるローカルエージェント — 独自のハードウェアでコーディングエージェントを構築します。