Secrets, 하드웨어 Tier, Persistent Storage

~24 min · spaces, ops, secrets

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Secret 은 환경 변수

Space 셋팅 페이지에 “Secrets” 패널. 거기 둔 거 뭐든 실행 컨테이너에 환경 변수로 expose — os.environ['HF_TOKEN'], os.environ['OPENAI_API_KEY'] 등으로 가용. at rest 암호화, 로그에 mask, 레포에 절대 안 뜸.

하드웨어 tier

Tier	하드웨어	용도
CPU Basic (무료)	2 vCPU, 16GB RAM	데모, 작은 Transformers, 클래식 ML.
CPU Upgrade	8 vCPU, 32GB RAM	큰 CPU 워크로드.
T4 small	1 T4 (16GB)	1-3B 인퍼런스, 단순 Stable Diffusion.
A10G	1 A10 (24GB)	7B 인퍼런스, SDXL, Whisper-large.
A100 / H100	1 A100 (80GB) / 1 H100 (80GB)	30-70B 인퍼런스 (양자화 동반), 학습 작업.

Persistent storage

무료 tier: scratch only — 컨테이너 파일시스템이 재빌드에 evaporate. 유료 tier (Persistent Storage Small/Medium/Large): /data 의 진짜 디스크. 사용처: 모델 캐시, 사용자 업로드, 재배포에 살아남길 원하는 fine-tune 출력.

Code

앱 코드에서 secret 사용·python

import os
from huggingface_hub import InferenceClient

# Space 셋팅 → Secrets 에 셋한 'HF_TOKEN'
client = InferenceClient(token=os.environ["HF_TOKEN"])

manifest 의 하드웨어 + persistent storage·yaml

---
title: My Big Demo
sdk: docker
app_port: 7860
hardware: a10g-small
storage: small
---

External links

Exercise

너 Space 중 하나에 secret 추가, 코드 동작 검증. Space 를 T4 또는 A10G 하드웨어로 업그레이드 (잠깐 — 유료). Persistent storage 추가. 작은 모델 snapshot 을 /data 에 push. Space 재시작, snapshot 살아남는지 검증.

Progress

Progress is local-only — sign in to sync across devices.

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