Secrets, 하드웨어 Tier, Persistent Storage

~24 min · spaces, ops, secrets

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비밀값은 저장소가 아니라 환경 변수로 넣어

Space 설정의 Secrets에 값을 저장하면 실행 컨테이너에서 os.environ['HF_TOKEN']처럼 읽을 수 있어. 값은 저장 시 암호화되고 로그에서 가려지며 Git 저장소에는 나타나지 않아.

작업에 맞는 하드웨어를 골라

등급	하드웨어	용도
CPU Basic	2 vCPU, 16GB RAM	데모, 작은 Transformers, 고전 ML.
CPU Upgrade	8 vCPU, 32GB RAM	큰 CPU 작업.
T4 small	T4 16GB	1~3B 추론, 가벼운 이미지 생성.
A10G	A10 24GB	7B 추론, SDXL, Whisper-large.
A100 / H100	80GB GPU	양자화한 30~70B 추론과 학습.

무료 파일시스템은 영구 저장소가 아니야

무료 등급의 파일은 재빌드하면 사라져. 유료 Persistent Storage를 붙이면 /data에 모델 캐시, 사용자 업로드, 미세조정 산출물을 보존할 수 있어. 사라져도 되는 scratch와 재배포 뒤에도 남아야 하는 데이터를 먼저 나눠.

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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