Hugging Faceは2026年6月8日(現地時間)、GitHub Actionsで構築されたCI (継続的インテグレーション) をHugging Face Jobs上で実行する方法をブログ記事で公開した。同社は、GitHubホステッドランナーの限界として、速度、メンテナンス、GPUアクセスなどを挙げ、Hugging Face Jobsがこれらの課題を解決する手段を提供すると説明した。特に、GPUを利用する機械学習関連プロジェクトにおいて、テストスイートを専用ハードウェア上で実行できる利点を強調している。
この移行は、GitHub ActionsとHugging Face Jobsを連携させるアーキテクチャを通じて実現される。具体的には、GitHub ActionsのジョブをHugging Face Jobs内で動作する一時的なセルフホストランナーとして機能させるhuggingface/jobs-actionsブリッジを活用する。これにより、プルリクエストがGitHub Actionsワークフローをトリガーすると、ディスパッチャSpaceがGitHub App経由でウェブフックを受信し、Hugging Face Jobs上で対応するハードウェアのジョブを起動する。
Hugging Face Jobsは、指定されたDockerイメージとハードウェアフレーバー（CPUやGPUなど）でコマンドを実行するサーバーレスインフラストラクチャを提供する。Trackioの事例では、CPUジョブのCI時間を約30%削減し、GPUマシン上での新たなテストスイートの実行を可能にしたという。セットアップには、まずディスパッチャSpaceを複製し、GitHub Appを作成・インストールする手順が必要となる。その後、Hugging Face tokenやGitHub AppのクレデンシャルをディスパッチャSpaceに設定し、GitHub Actionsワークフローのruns-onラベルをhf-jobs-cpu-upgradeやhf-jobs-t4-smallといったHugging Face Jobs向けのラベルに変更する。
参考: Hugging Face Blog — 2026年6月9日 09:00 (JST)
原文ハイライト"cutting our CI time for CPU jobs by about 30%"