기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# HuggingFace 통합
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Amazon Quick의 HuggingFace 통합을 사용하면 MCP 서버 연결을 통해 기계 학습 모델, 데이터 세트 및 공간에 액세스할 수 있습니다. 이 통합은 ML 워크플로 작업 및 모델 관리를 위한 작업 기능을 제공합니다.

## 할 수 있는 작업
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HuggingFace 통합은 MCP 서버 연결을 통해 작업 커넥터 기능을 제공합니다.
+ HuggingFace Hub에서 모델 찾아보기 및 다운로드
+ 데이터 세트 액세스 및 관리
+ HuggingFace 스페이스와 상호 작용
+ 자체 모델 업로드 및 관리
+ 호스팅 모델에서 추론 실행
+ 모델 리포지토리 및 버전 관리

## 사용 가능한 도구
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HuggingFace MCP 서버는 일반적으로 다음과 같은 도구를 제공합니다.
+ `search_models` - HuggingFace Hub에서 모델 검색
+ `get_model_info` - 자세한 모델 정보 가져오기
+ `download_model` - 로컬에서 모델 다운로드
+ `list_datasets` - 사용 가능한 데이터 세트 나열
+ `get_dataset_info` - 데이터 세트 정보 가져오기
+ `run_inference` - 호스팅된 모델에서 추론 실행
+ `upload_model` - Hub에 모델 업로드
+ `list_spaces` - HuggingFace 스페이스 나열

**참고**  
이 MCP 서버를 통해 사용할 수 있는 특정 도구 및 기능은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있습니다. 지원되는 도구, 기능 및 구현 세부 정보에 대한 최신 정보는 공식 HuggingFace 설명서 및 MCP 서버 리포지토리를 참조하세요.

## HuggingFace 통합 설정
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HuggingFace 통합은 MCP 서버 연결을 사용하여 작업 기능을 제공합니다. 자세한 설정 지침은 섹션을 참조하세요[모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 통합](mcp-integration.md).

다음 사항이 필요합니다.
+ 적절한 권한이 있는 HuggingFace 계정
+ 인증을 위한 HuggingFace API 토큰

## 호환성
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HuggingFace 통합은 다음을 지원합니다.
+ **채팅 에이전트:** 예
+ **흐름:** 예
+ **기술 자료:** 아니요