JFrog应用技术实践分享系列软件包管理之 Hugging Face

课程介绍
随着 AI 模型广泛应用于自然语言处理、图像识别等场景，Hugging Face 已成为模型获取与共享的核心平台。然而，在企业级应用中，模型如何可靠、合规、安全地管理与分发，已成为构建 AI 基础设施的关键课题。

本课程将深入介绍如何借助 JFrog Artifactory 对 Hugging Face 资源进行集中化管理，包括代理、缓存、内部分发与治理策略，帮助团队构建稳定、高效、可控的 AI 模型供应链体系。

课程大纲

1. Hugging Face 生态与模型交付挑战
– 模型、数据集与依赖结构简析
– 企业模型管理的典型痛点
2. 使用 JFrog Artifactory 管理 Hugging Face 模型
– Hugging Face 仓库类型支持
– 如何代理 Hugging Face 资源实现本地缓存
– 演示: 本地模型上传与版本控制
– 演示: 模型拉取与使用流程演示
3. 模型安全与合规治理
– Xray 在模型治理中的角色
4. 最佳实践与常见问题答疑
– 实战经验总结
– 社区常见问题与解决方案

课堂收益

– 理解 Hugging Face 在企业环境下的模型管理需求与挑战
– 掌握如何在 JFrog Artifactory 中配置 Hugging Face 仓库
– 学会代理 Hugging Face 模型资源，实现高效拉取与缓存（可代理国内镜像源）
– 了解模型的安全扫描与合规治理方式
– 获得可复制的模型交付流程实践