课程是 Gradio 的 demo 小课。也是 DeepLearning 下面的。

import requests, json

# Image-to-text endpoint
def get_completion(inputs, parameters=None, ENDPOINT_URL=os.environ['HF_API_SUMMARY_BASE']):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {hf_api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {"inputs": inputs}
    if parameters is not None:
        data.update({"parameters": parameters})
    response = requests.request("POST",
                               ENDPOINT_URL,
                               headers = headers,
                               data = json.dumps(data))
    return json.loads(response.content.decode("utf-8"))

在 helper function 里面 ENDPOINT_URL 的参数，让我犯难了。因为我找不到这个 URL。

网页上有的人，说是 Inference URL，很有误导性嘛。我点了 Deploy 虾米那的 Inference Endpoints。因为有的教程居然说要新建一个。

但那个是用于部署的。所以我发现，诶，怎么还要设置支付方式呢？设置完了发现，诶，怎么要收费呢？

Huggingface 明明是一个提供了很多免费模型的开源典范呀。

所以我又找啊找，翻到一个网页，说 Inference API 是免费的方案。如果在生产环境，更推荐使用 Endpoints（速率问题，有 public、protected 和 private 三种安全级别）。

https://huggingface.co/blog/zh/inference-update

找到这一课的图片起名模型的 Inference API：https://api-inference.huggingface.co/models/Salesforce/blip-image-captioning-base

变身白嫖快乐崽。

赋值给 ENDPOINT_URL 之后，跑通啦（这个描述不如 Midjourney 啊）：

（一开始有点跑不出来，Connection time out。多跑几次就好了。有的时候 bug 就是这么神奇。）

欢迎体验 72h 内有效链接：

https://e5baf5990813b5fb8a.gradio.live

补充一个小点，这里处理的图片地址，是 图片地址，不是网页地址。