# Обзор заданий

Hugging Face Jobs выполняет ваш код на удалённых CPU и GPU. Используйте его для [обучения или дообучения моделей](./jobs-training), запуска инференса на наборах данных или [обработки данных](./jobs-large-datasets).

Job выполняет команду в среде на выбранном вами оборудовании. Вы можете отслеживать его статус и журналы из терминала или на Hub.

Начните с [Быстрого старта](./jobs-quickstart), чтобы запустить свои первые задачи на CPU и GPU, или [просмотрите примеры](./jobs-examples), чтобы найти подходящую рабочую нагрузку.

UV & CLI в стиле Docker uv,run,ps,logs,stats,inspect CPU и GPU Выберите оборудование для вашей рабочей нагрузки Запуск кода Скрипты Python & образы Docker Оплата по факту использования Платите за вычислительные ресурсы, которые используете

## Запуск задач из любого места

Для запуска заданий можно использовать несколько инструментов:

* командная строка `hf` (см. [инструкции по установке CLI](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/guides/cli) и [документацию по CLI для Jobs](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/cli#hf-jobs) для получения дополнительной информации)
* клиент `huggingface_hub` для Python (см. [документацию по Jobs в `huggingface_hub`](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/jobs) для получения дополнительной информации)
* HTTP API для задач (см. [OpenAPI для задач](https://huggingface-openapi.hf.space/#tag/jobs) для получения дополнительной информации)

## Запуск любой рабочей нагрузки

### Скрипты на Python

Используйте `hf jobs uv run` для удалённого запуска Python-скрипта. Укажите его зависимости с помощью `--with` или в [шапке скрипта](https://docs.astral.sh/uv/guides/scripts/#declaring-script-dependencies). Jobs использует uv для установки этих зависимостей перед выполнением вашего кода.

```diff
- uv run <script.py>
+ hf jobs uv run <script.py>
```

### Образы Docker

Используйте `hf jobs run` с образом Docker и командой для запуска. Образ предоставляет инструменты и библиотеки, необходимые для вашей рабочей нагрузки, независимо от того, используете ли вы Python или другой язык. Выберите [существующий образ](./jobs-images), используйте тот, что собран из [Docker Space](./spaces-sdks-docker), или создайте собственный.

```diff
- docker run <image> <command>
+ hf jobs run <image> <command>
```

Многие Jobs могут выполняться параллельно для таких задач, как настройка параметров, инференс и обработка данных.

## Автоматизация задач

Запускайте задачи автоматически по расписанию или с помощью вебхуков.

С помощью расписания вы можете запускать Jobs каждые X минут, часов, дней, недель или месяцев. Для планирования Jobs используется синтаксис `cron`, например `"*/5 * * * *"` для «каждые 5 минут», или псевдонимы, такие как `"@hourly"`, `"@daily"`, `"weekly"` или `"@monthly"`.

С помощью вебхуков Jobs могут запускаться при каждом обновлении репозитория Hugging Face. Например, вы можете настроить вебхуки так, чтобы они срабатывали при каждом обновлении модели в рамках определённого аккаунта, и получать обновлённую модель из полезной нагрузки вебхука в Job.