# ジョブの概要

Hugging Face Jobsは、リモートのCPUとGPUでコードを実行します。[モデルの学習やファインチューニング](./jobs-training)、データセットに対する推論の実行、[データ処理](./jobs-large-datasets)に使用できます。

Job は、選択したハードウェア上の環境でコマンドを実行します。ターミナルまたは Hub から、そのステータスとログを追跡できます。

[クイックスタート](./jobs-quickstart)から始めて、最初のCPUおよびGPUジョブを実行するか、[サンプルを参照](./jobs-examples)して、自分のワークロードに合わせて調整するものを探してください。

UV & Docker風CLI uv,run,ps,logs,stats,inspect CPU & GPU ワークロードに最適なハードウェアを選択 コードの実行 Pythonスクリプト & Dockerイメージ 従量課金制 使用した計算リソースのみを課金

## どこからでもジョブを実行する

ジョブを実行するために使用できるツールは複数あります:

* `hf` コマンドラインインターフェース（詳細については、[CLI のインストール手順](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/guides/cli)および[Jobs CLI のドキュメント](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/cli#hf-jobs)を参照してください）
* `huggingface_hub` Pythonクライアント（詳細は[`huggingface_hub` Jobsのドキュメント](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/jobs)を参照してください）
* Jobs HTTP API（詳細については、[Jobs OpenAPI](https://huggingface-openapi.hf.space/#tag/jobs)を参照してください）

## 任意のワークロードを実行

### Pythonスクリプト

`hf jobs uv run` を使用して、Python スクリプトをリモートで実行します。依存関係は `--with` で指定するか、[スクリプトのヘッダー](https://docs.astral.sh/uv/guides/scripts/#declaring-script-dependencies) に記述します。Jobs は uv を使用して、コードの実行前にこれらの依存関係をインストールします。

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

### Dockerイメージ

Dockerイメージと実行するコマンドを指定して`hf jobs run`を使用します。Pythonを使用している場合でも、他の言語を使用している場合でも、イメージはワークロードに必要なツールやライブラリを提供します。[既存のイメージ](./jobs-images)を選択するか、[Docker Space](./spaces-sdks-docker)からビルドされたものを使用するか、自分でビルドしてください。

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

パラメータチューニング、推論、データ処理などのタスクでは、複数のJobsを並列で実行できます。

## ジョブの自動化

スケジュールまたはWebhookを使用して、ジョブを自動的にトリガーします。

スケジュールを使用すると、JobsをX分ごと、X時間ごと、X日ごと、X週間ごと、またはXヶ月ごとに実行できます。Jobsのスケジュールには、`cron`構文を使用します。例えば、`"*/5 * * * *"`は「5分ごと」、`"@hourly"`、`"@daily"`、`"weekly"`、`"@monthly"`などのエイリアスも利用できます。

Webhook を使用すると、Hugging Face リポジトリに更新があるたびに Jobs を実行できます。例えば、特定のアカウント配下のモデルのすべての更新でトリガーされるよう Webhook を設定し、Job 内で Webhook のペイロードから更新されたモデルを取得できます。