Hugging Face Unity API 提供了一个简单易用的接口,允许开发者在自己的 Unity 项目中方便地访问和使用 Hugging Face AI 模型,已集成到 Hugging Face Inference API 中。本文将详细介绍 API 的安装步骤和使用方法。

安装步骤

  1. 打开您的 Unity 项目
  2. 导航至菜单栏的 Window -> Package Manager
  3. 在弹出窗口中,点击 +,选择 Add Package from git URL
  4. 输入 https://github.com/huggingface/unity-api.git
  5. 安装完成后,将会弹出 Unity API 向导。如未弹出,可以手动导航至 Window -> Hugging Face API Wizard

  1. 在向导窗口输入您的 API 密钥。密钥可以在您的 Hugging Face 帐户设置 中找到或创建
  2. 输入完成后可以点击 Test API key 测试 API 密钥是否正常
  3. 如需替换使用模型,可以通过更改模型端点实现。您可以访问 Hugging Face 网站,找到支持 Inference API 的任意模型端点,在对应页面点击 Deploy -> Inference API,复制 API_URL 字段的 url 地址
  4. 如需配置高级设置,可以访问 unity 项目仓库页面 https://github.com/huggingface/unity-api 查看最新信息
  5. 如需查看 API 使用示例,可以点击 Install Examples。现在,您可以关闭 API 向导了。

API 设置完成后,您就可以从脚本中调用 API 了。让我们来尝试一个计算文本句子相似度的例子,脚本代码如下所示:

  1. using HuggingFace.API;
  2. /* other code */
  3. // Make a call to the API
  4. void Query() {
  5. string inputText = "I'm on my way to the forest.";
  6. string[] candidates = {
  7. "The player is going to the city",
  8. "The player is going to the wilderness",
  9. "The player is wandering aimlessly"
  10. };
  11. HuggingFaceAPI.SentenceSimilarity(inputText, OnSuccess, OnError, candidates);
  12. }
  13. // If successful, handle the result
  14. void OnSuccess(float[] result) {
  15. foreach(float value in result) {
  16. Debug.Log(value);
  17. }
  18. }
  19. // Otherwise, handle the error
  20. void OnError(string error) {
  21. Debug.LogError(error);
  22. }
  23. /* other code */

支持的任务类型和自定义模型

Hugging Face Unity API 目前同样支持以下任务类型:

您可以使用 HuggingFaceAPI 类提供的相应方法来完成这些任务。

如需使用您自己托管在 Hugging Face 上的自定义模型,可以在 API 向导中更改模型端点。

使用技巧

  1. 请牢记,API 通过异步方式调用,并通过回调来返回响应或错误信息。
  2. 如想加快 API 响应速度或提升推理性能,可以通过更改模型端点为资源需求较少的模型。

结语

Hugging Face Unity API 提供了一种简单的方式,可以将 AI 模型集成到 Unity 项目中。我们希望本教程对您有所帮助。如果您有任何疑问,或想更多地参与 Hugging Face for Games 系列,可以来加入 Hugging Face Discord 频道!


英文原文: https://hf.co/blog/unity-api

作者: Dylan Ebert

译者: SuSung-boy

审校/排版: zhongdongy (阿东)

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