Bay Run

Bay Run — это бесплатный на старте, совместимый с OpenAI REST- и MCP-сервис для инференса небольших моделей по каноническому источнику: https://run.huggingbay.xyz.

Бесплатный запуск: 30 секунд

Тариф запуска бесплатный. Выпустите демонстрационный bearer-токен с помощью запроса client_credentials в формате form-encoded, затем вызывайте API. Опубликованные ограничения: 60 запросов/минуту и 1 500 в день; демонстрационные bearer-токены истекают через 24 часа.

Начните с живого quickstart для копирования и вставки: https://run.huggingbay.xyz/quickstart.

Автономное демо в репозитории — это небольшой сценарий: classify → подписанная квитанция → verify:

python examples/bakeoff.py

import json
from urllib.parse import urlencode
from urllib.request import Request, urlopen

BASE = "https://run.huggingbay.xyz"

def post(path, body, headers):
    request = Request(BASE + path, data=json.dumps(body).encode(), headers=headers)
    return json.load(urlopen(request))

token_request = Request(
    BASE + "/oauth/token",
    data=urlencode({"grant_type": "client_credentials"}).encode(),
    headers={"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"},
)
token = json.load(urlopen(token_request))["access_token"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {token}", "Content-Type": "application/json"}
result = post("/v1/classify", {"input": "The setup was quick and clear.", "model": "auto"}, headers)
receipt = result["provenance_receipt"]
verified = post("/v1/provenance/verify", {"receipt": receipt}, headers)
assert verified.get("valid") is True or verified.get("receipt_valid") is True
print(result["labels"][0])
print("receipt verified")

Это демо использует реальные поверхности /v1/classify и проверки происхождения; оно не выдумывает конечную точку для сравнения.

Related MCP server: universal-ai-agent-bridge

REST и SDK

Поверхность REST включает совместимые с OpenAI chat/completions (включая SSE-стриминг и инструменты), эмбеддинги, реранкинг, классификацию, суммаризацию, RAG, расчёты, JSON-валидацию и память. Тонкие SDK находятся рядом с этой рабочей копией во время сборки/тестирования:

pip install -e ../bayrun-sdk/python
npm install ../bayrun-sdk/js

from bayrun import Client

c = Client()
answer = c.classify("A helpful result.")
stream = c.chat([{"role": "user", "content": "Say hello."}], stream=True)

import { Client } from "bayrun";

const c = new Client();
const answer = await c.classify("A helpful result.");
const stream = await c.chat([{ role: "user", content: "Say hello." }], { stream: true });

Долговременная память remember/recall/forget делегируется владельцу и не разрешена для общего демонстрационного bearer-токена. Используйте специальный ключ разработчика или клиент, зарегистрированный с token_endpoint_auth_method=client_secret_post.

Фрагменты адаптеров для OpenAI Python, Vercel AI SDK, LangChain и LlamaIndex находятся в docs/integrations.md.

MCP: ровно три инструмента

Направьте MCP-клиент на https://run.huggingbay.xyz/mcp/. Живой сервер предоставляет ровно:

• get_task_quote

• run_task

• verify_result

Детали токена и формы запроса хранятся в живом quickstart, чтобы контракт для копирования и вставки оставался актуальным.

Доверие и политика данных

Результаты REST содержат подписанные квитанции о происхождении, а выполнение задач возвращает подписанную квитанцию, которую можно проверить с помощью поверхности верификации. Прочитайте семантику квитанций и живой запрос верификации на https://run.huggingbay.xyz/quickstart.

Прежде чем отправлять данные, прочитайте каноническую политику: https://run.huggingbay.xyz/.well-known/data-policy.json. Опубликованная политика гласит, что Bay Run не обучается на входных данных.

Каталог drop-in-зеркал Hugging Face

Зеркальный каталог Hugging Bay доступен на https://huggingbay.xyz. Для клиентов Hugging Face Hub, которые поддерживают HF_ENDPOINT, укажите клиенту зеркальный источник:

export HF_ENDPOINT=https://huggingbay.xyz

Каталог в настоящее время содержит 893+ зеркальных моделей. Проверьте текущий статус обслуживания зеркала, прежде чем полагаться на конкретную модель или путь в репозитории.