Hugging Face 联手 Google Cloud：开源模型直通 Vertex AI 与 TPU

很多开发者都有过这种体验：在 Hugging Face 上找到了心仪的开源模型，想要把它拉到云上跑起来，却得在云控制台、算力配置和环境依赖之间折腾半天。

开源 AI 社区 Hugging Face 和 Google Cloud 宣布达成战略合作。两家要把 Hugging Face 的模型库与 Google 的云基础设施直接打通，让开发者能更顺畅地训练和部署开源模型。

从数据来看，这个合作的受众基础相当庞大。目前 Hugging Face 上托管了超过 100 万个基于 Transformer 的模型、数据集和应用，每月有数百万开发者访问社区，其中有数十万人已经在 Google Cloud 上活跃使用这些模型。

把开源仓库直接搬进 Google 云

这次联手最直接的变化发生在工程落地环节。

对于 Google Cloud 的企业客户，现在可以直接在 Google Kubernetes Engine（GKE）和 Vertex AI 平台内训练与部署 Hugging Face 上的模型。

算力选择也直接拉满。企业不仅能调用基于英伟达 H100 GPU 的 A3 虚拟机，还能用上 Intel Sapphire Rapids CPU 的 C3 实例，以及 Google 自家的 TPU 硬件。

对于习惯在 Hugging Face 社区里折腾的个人开发者和创作者，体验也会发生变化。社区里的模型可以直接通过 Inference Endpoints 部署到 Google Cloud，甚至在 Hugging Face Spaces 里直接挂载 TPU 算力进行加速测试。

此外，企业级用户还能把 Hugging Face Enterprise Hub 的订阅和账单合并到 Google Cloud 账户里统一结算，省去了采购流程的麻烦。

为什么重要

我们认为，这笔合作对想要自建 AI 应用的团队来说非常实用。过去你想用开源模型，往往要在社区拉权重，再去各家云厂商自己配镜像、调驱动，现在从 Hugging Face 点几下就能直接跑在 Vertex AI 或 GKE 上，算力调配门槛肉眼可见地降了下来。

对于 Google Cloud 来说，这是一步聪明的防御兼进攻。在闭源模型上，微软和 OpenAI 绑得很紧；Google 选择把开源大本营 Hugging Face 深度拉进自己的生态，等于是在告诉开发者，不管你用不用 Gemini，只要玩开源大模型，Google Cloud 的 TPU 和算力平台依然是你最好的选择。

不过这也暴露出一个现实：开源模型虽然自由，但只要规模上去，底层依然离不开科技巨头的算力收割。Hugging Face 此前已经跟 AWS 深度合作，如今又抱紧 Google Cloud，看起来它在努力保持平台中立，让开发者在各家云厂商之间自由切换，谁也不得罪。