HuggingFace + PubNub 教程：实时 AI 模型消息处理全流程指南

一. 配置 HuggingFace 环境

HuggingFace 被誉为 AI 模型领域的 GitHub，提供丰富的模型库和训练代码，并支持模型部署与托管，使开发者能够轻松将 AI 功能集成到应用程序中。

1. 创建 HuggingFace 账户

访问 huggingface.co 并完成注册。注册后，您将能够访问和部署各类 AI 模型。

2. 选择合适的模型

浏览 HuggingFace 的模型库，根据需求选择模型。本教程示例使用以下模型：

情感分析：distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english
文本生成：gpt2

3. 生成 API 密钥

在 HuggingFace 账户设置页面生成 API 密钥。该密钥用于验证从 PubNub 发送到 HuggingFace 的请求。密钥生成页面：HuggingFace API Tokens

二. 配置 PubNub 环境

PubNub 提供实时基础设施 (IaaS)，支持消息传递、推送通知和实时数据更新。结合 PubNub Functions 和 HuggingFace API，可以拦截每条消息并运行 AI 模型。

1. 注册 PubNub 账户

访问 PubNub 官网创建账户（如未注册）。

2. 创建新应用

3. 创建函数

在应用中创建一个无服务器函数。该函数将作为 PubNub 边缘网络与 HuggingFace API 的桥梁，用于处理消息并调用 AI 模型生成响应。

三. 编写 PubNub 函数

PubNub 函数主要功能：

监听传入的消息
调用 HuggingFace AI 模型处理消息
输出或修改响应结果

初始阶段，可使用 console.log() 观察 AI 模型返回内容。

示例源代码：

const axios = require('axios');

export default async (request) => {
  const message = request.message;

  // 调用 HuggingFace 模型 API
  const response = await axios.post(
    'https://api-inference.huggingface.co/models/gpt2',
    { inputs: message },
    {
      headers: { Authorization: Bearer YOUR_HUGGINGFACE_API_KEY },
    }
  );

  console.log('AI 响应:', response.data);
  return request.ok();
};

注意：将 YOUR_HUGGINGFACE_API_KEY 替换为您实际生成的 HuggingFace API 密钥。

四. 总结

结合 HuggingFace 与 PubNub，您可以轻松实现：

实时消息 AI 处理
基于 AI 模型的响应生成
无服务器函数与实时数据传输整合

HuggingFace 提供丰富的模型选择，PubNub 提供实时通信能力。通过本文步骤，您可以快速完成环境配置，并实现基本的 AI 消息处理功能，为应用程序增加智能化交互能力。

原文链接: https://www.pubnub.com/blog/guide-to-running-ai-models-on-pubnub-using-huggingface-api/