Qu'est-ce que le testeur d'API Hugging Face ?

C'est un outil ArrayKit qui construit des requêtes Hugging Face Inference API à partir d'un identifiant de modèle, d'entrées et de votre token hf_, puis vous permet de les exécuter et de copier le code cURL, Python et JavaScript équivalent.

Ai-je besoin d'un token Hugging Face ?

Oui. Les appels à l'Inference API utilisent un token Authorization: Bearer hf_. Générez-en un sur huggingface.co/settings/tokens et collez-le dans le champ du token.

Pourquoi l'exécution échoue-t-elle dans le navigateur alors que le cURL fonctionne ?

L'Inference API de Hugging Face n'envoie souvent pas d'en-têtes CORS pour les requêtes navigateur. L'extrait cURL ou Python généré s'exécute parfaitement depuis un terminal ou un serveur où le CORS ne s'applique pas.

Quels modèles Hugging Face puis-je tester ?

Tout modèle qui expose l'Inference API serverless. L'outil suggère Mistral-7B-Instruct, Meta-Llama-3-8B-Instruct et gpt2, mais vous pouvez taper tout identifiant de modèle au format owner/name.

Est-il sûr d'utiliser ici mon token ?

La requête et tout le code sont construits localement dans votre navigateur. Lorsque vous appuyez sur Exécuter, l'appel va directement depuis votre navigateur vers Hugging Face, pas vers ArrayKit, et votre token est conservé uniquement en mémoire du navigateur — jamais stocké ni envoyé à ArrayKit. Évitez d'utiliser des tokens de production sur des machines partagées.

Puis-je générer du code pour mon application ?

Oui. L'outil produit du cURL, du Python (requests) et du JavaScript (fetch) prêts à coller pour la requête exacte que vous avez construite, afin que vous puissiez l'intégrer directement dans un script ou un backend.

Testeur d'API Hugging Face

Name: Testeur d’API Hugging Face
Author: ArrayKit

Testeur d'API Hugging Face pour construire, exécuter et copier des requêtes Inference API en cURL, Python et JavaScript.

La construction de la requête et du code cURL, Python et JavaScript se fait entièrement dans votre navigateur. Lorsque vous appuyez sur Exécuter, votre token Hugging Face et vos entrées sont envoyés directement depuis votre navigateur vers l'Inference API de Hugging Face — jamais vers ArrayKit. Votre token est conservé uniquement en mémoire du navigateur et n'est jamais stocké ni envoyé à ArrayKit. Évitez d'utiliser des tokens de production sur des machines partagées ou publiques.

Conçu et maintenu par Udit Agarwal

Essayer le client de requêtes API

À propos de Testeur d’API Hugging Face

Le testeur d'API Hugging Face vous permet de construire, exécuter et copier des requêtes Hugging Face Inference API sans quitter votre navigateur. Saisissez un identifiant de modèle comme mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2, tapez vos entrées, collez votre token hf_, et ArrayKit assemble la requête POST vers https://api-inference.huggingface.co/models/{model} avec le bon en-tête Authorization: Bearer et le corps JSON. Il génère instantanément des extraits cURL, Python (requests) et JavaScript (fetch) prêts à coller, et là où Hugging Face autorise les appels cross-origin, vous pouvez appuyer sur Exécuter pour voir la réponse en direct. Il est conçu pour les ingénieurs ML, les développeurs backend et les bricoleurs de prompt qui veulent tester rapidement un modèle, confirmer qu'un token fonctionne ou récupérer un code propre pour une application. La requête et tout le code sont construits localement dans votre navigateur ; lorsque vous exécutez, l'appel va directement depuis votre navigateur vers Hugging Face.

Fonctionnalités

Construit des requêtes Hugging Face Inference API à partir d'un identifiant de modèle et d'entrées
Génère la requête POST correcte vers /models/{model} avec l'en-tête Authorization: Bearer hf_
Copiez des extraits cURL, Python (requests) et JavaScript (fetch) prêts à exécuter
Exécutez la requête dans le navigateur lorsque Hugging Face autorise l'appel cross-origin
Suggestions de modèles comme Mistral-7B-Instruct, Meta-Llama-3-8B-Instruct et gpt2
Envoie le corps JSON standard { "inputs": ... } attendu par l'Inference API
Le token reste uniquement en mémoire du navigateur — jamais stocké ni envoyé à ArrayKit
Inspectez la réponse JSON brute et le statut HTTP renvoyés par Hugging Face

Comment utiliser Testeur d’API Hugging Face

Saisissez un identifiant de modèle tel que mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
Tapez vos entrées (par exemple, un prompt) dans le champ Entrées
Collez votre token Hugging Face (hf_…) dans le champ du token
Appuyez sur Exécuter pour envoyer la requête, ou copiez le code cURL, Python ou JavaScript
Lisez la réponse JSON et le statut, puis ajustez le modèle ou les entrées et réessayez

Exemple

Entrée

curl -X POST 'https://api-inference.huggingface.co/models/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2' \
  -H 'Authorization: Bearer hf_xxx' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"inputs":"Write a haiku about TypeScript."}'

Sortie

[{"generated_text":"Types guard every line..."}]

Un appel Hugging Face Inference API minimal avec un token hf_ et des entrées JSON.

Erreurs courantes et dépannage

L'exécution dans le navigateur échoue avec une erreur CORS. — L'Inference API de Hugging Face bloque souvent les appels navigateur cross-origin. Copiez l'extrait cURL ou Python généré et exécutez-le plutôt depuis un terminal ou votre serveur.
401 Unauthorized ou Invalid credentials. — Vérifiez que votre token commence par hf_ et est collé en entier, sans espaces. Créez ou copiez un token valide depuis huggingface.co/settings/tokens.
503 avec un message estimated_time. — Le modèle est en cours de chargement (démarrage à froid). Attendez le nombre de secondes estimé et réessayez, ou renvoyez la requête — les modèles serverless se préchauffent au premier appel.
404 Model not found. — Vérifiez que l'identifiant du modèle correspond exactement au chemin du dépôt (owner/name, sensible à la casse), par exemple mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2, et que le modèle expose l'Inference API.
Forme de réponse inattendue ou erreur de tâche. — Différentes tâches de modèle attendent des entrées différentes. Pour la génération de texte, envoyez une chaîne dans "inputs" ; consultez la fiche du modèle sur Hugging Face pour le format d'entrée exact.

Foire aux questions

Qu'est-ce que le testeur d'API Hugging Face ?: C'est un outil ArrayKit qui construit des requêtes Hugging Face Inference API à partir d'un identifiant de modèle, d'entrées et de votre token hf_, puis vous permet de les exécuter et de copier le code cURL, Python et JavaScript équivalent.
Ai-je besoin d'un token Hugging Face ?: Oui. Les appels à l'Inference API utilisent un token Authorization: Bearer hf_. Générez-en un sur huggingface.co/settings/tokens et collez-le dans le champ du token.
Pourquoi l'exécution échoue-t-elle dans le navigateur alors que le cURL fonctionne ?: L'Inference API de Hugging Face n'envoie souvent pas d'en-têtes CORS pour les requêtes navigateur. L'extrait cURL ou Python généré s'exécute parfaitement depuis un terminal ou un serveur où le CORS ne s'applique pas.
Quels modèles Hugging Face puis-je tester ?: Tout modèle qui expose l'Inference API serverless. L'outil suggère Mistral-7B-Instruct, Meta-Llama-3-8B-Instruct et gpt2, mais vous pouvez taper tout identifiant de modèle au format owner/name.
Est-il sûr d'utiliser ici mon token ?: La requête et tout le code sont construits localement dans votre navigateur. Lorsque vous appuyez sur Exécuter, l'appel va directement depuis votre navigateur vers Hugging Face, pas vers ArrayKit, et votre token est conservé uniquement en mémoire du navigateur — jamais stocké ni envoyé à ArrayKit. Évitez d'utiliser des tokens de production sur des machines partagées.
Puis-je générer du code pour mon application ?: Oui. L'outil produit du cURL, du Python (requests) et du JavaScript (fetch) prêts à coller pour la requête exacte que vous avez construite, afin que vous puissiez l'intégrer directement dans un script ou un backend.

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