

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# HuggingFace Integration
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Mit der HuggingFace Integration in Amazon Quick können Sie über die MCP-Serverkonnektivität auf Modelle, Datensätze und Bereiche für maschinelles Lernen zugreifen. Diese Integration bietet Aktionsfunktionen für ML-Workflow-Operationen und Modellmanagement.

## Was Sie tun können
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HuggingFace Die Integration bietet Action-Connector-Funktionen über die MCP-Serverkonnektivität:
+ Modelle von HuggingFace Hub durchsuchen und herunterladen
+ Greifen Sie auf Datensätze zu und verwalten Sie sie
+ Interagiere mit Spaces HuggingFace 
+ Laden Sie Ihre eigenen Modelle hoch und verwalten Sie sie
+ Führen Sie Inferenzen für gehostete Modelle aus
+ Modell-Repositorys und Versionen verwalten

## Verfügbare Tools
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Der HuggingFace MCP-Server stellt in der Regel die folgenden Tools bereit:
+ `search_models`- Suchen Sie auf HuggingFace Hub nach Modellen
+ `get_model_info`- Holen Sie sich detaillierte Modellinformationen
+ `download_model`- Laden Sie Modelle lokal herunter
+ `list_datasets`- Listet die verfügbaren Datensätze auf
+ `get_dataset_info`- Holen Sie sich Datensatzinformationen
+ `run_inference`- Führen Sie Inferenzen für gehostete Modelle aus
+ `upload_model`- Laden Sie Modelle auf den Hub hoch
+ `list_spaces`- HuggingFace Leerzeichen auflisten

**Anmerkung**  
Die spezifischen Tools und Funktionen, die über diesen MCP-Server verfügbar sind, können sich im Laufe der Zeit ändern. Die aktuellsten Informationen zu den unterstützten Tools, Funktionen und Implementierungsdetails finden Sie in der offiziellen HuggingFace Dokumentation und im MCP-Server-Repository.

## Integration einrichten HuggingFace
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HuggingFace Die Integration nutzt die MCP-Serverkonnektivität, um Aktionsfunktionen bereitzustellen. Ausführliche Anweisungen zur Einrichtung finden Sie unter[Integration des Model Context Protocol (MCP)](mcp-integration.md).

Sie benötigen:
+ HuggingFace Konto mit den entsprechenden Berechtigungen
+ HuggingFace API-Token für die Authentifizierung

## Kompatibilität
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HuggingFace Die Integration unterstützt:
+ **Chat-Agenten:** Ja
+ **Flüsse:** Ja
+ **Wissensdatenbank:** Nein