使用Hugging Face API调用LLaMA/OPT遇连接中断或超时错误，求解决方案

我希望通过Hugging Face API使用LLaMA和OPT模型，但始终遇到两类错误：
其一为 ConnectionError: ('Connection aborted.', RemoteDisconnected('Remote end closed connection without response'))；
其二为 {'error': 'Model decapoda-research/llama-65b-hf time out'}。

以下是我的代码：

import requests

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/decapoda-research/llama-65b-hf"
headers = {"Authorization": ###}

def query(payload):
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    return response.json()

output = query({"inputs": "Once upon a time ","options":{"wait_for_model":True},})

print(output)

请问我操作有误之处在哪里，或该采取什么措施才能正常访问这些模型？

1. 大模型资源限制与替代方案 #

• decapoda-research/llama-65b-hf这类65B参数的超大模型，在Hugging Face免费Inference API中优先级极低，且默认算力配额无法支撑其快速加载和推理，超时是普遍问题。建议先切换到小参数变体，比如decapoda-research/llama-7b-hf或decapoda-research/llama-13b-hf，这类模型加载速度更快，超时概率大幅降低。
• 若必须使用65B参数模型，需申请Hugging Face付费Inference Endpoints，付费资源提供专属算力和更高请求优先级，可彻底解决超时问题。

2. 请求参数优化 #

• 添加超时时间：requests.post默认无超时设置，网络波动时易触发连接断开。修改query函数，设置足够长的超时阈值（比如300秒）：

def query(payload):
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=300)
    return response.json()

• 减少计算负载：在payload中添加max_new_tokens参数限制生成文本长度，降低模型推理压力：

output = query({
    "inputs": "Once upon a time ",
    "options": {"wait_for_model": True},
    "parameters": {"max_new_tokens": 50}
})

3. 授权与网络验证 #

• 确认Authorization格式正确：必须是Bearer YOUR_HUGGING_FACE_TOKEN的完整格式，替换代码中的###为实际token，示例：

headers = {"Authorization": "Bearer hf_xxxxxxxxx"}

• 检查网络稳定性：若在国内环境，需确保网络能稳定访问Hugging Face API，可尝试切换网络或使用合规代理测试。

4. 模型状态预检查 #

• 先发送GET请求检查模型加载状态，确认模型是否可用：

import requests

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/decapoda-research/llama-65b-hf"
headers = {"Authorization": "Bearer hf_xxxxxxxxx"}

response = requests.get(API_URL, headers=headers)
print(response.json())

返回结果中若loaded字段为false，说明模型正在预热，等待5-10分钟后再发起推理请求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Frigoooo