零出站费用，把任意云端 GPU 接到 Hub 数据

跨云运行 AI 工作负载，长期受制于一项隐性成本：数据存储与算力分布在不同云厂商时，跨网读取会产生出站费用与延迟。Hugging Face 与 SkyPilot 联合推出 store: hf 存储后端，把 Hub 上的模型、数据集与 Bucket 作为一等公民接入 SkyPilot 调度体系，让任意云端 GPU 都能直接流式访问同一份数据。

集成方式非常轻量：在 SkyPilot 任务的 file_mounts 中使用 hf:// 协议，配合环境变量里的 HF_TOKEN，即可将 Bucket 以读写方式挂载，或将模型、数据集、Space 仓库以只读方式挂载。MOUNT 模式走 Hugging Face 自研的 hf-mount FUSE 后端，在文件系统层按需拉取数据并维护本地缓存；COPY 模式则通过 huggingface_hub 预先下载，两种方式都不需要额外的存储账号或密钥。

读取侧的成本优势是这次合作的核心。Hugging Face Storage 完全免出站与免 CDN 费，无论 SkyPilot 把任务调度到 AWS、GCP、Azure、Lambda 还是用户私有集群，同一个 Bucket 都能直接被读取，不再需要在每家云上各保留一份数据副本。对以读取为主的训练与推理场景而言，这项费用差是长期可见的。

写入侧仍按计算所在云厂商的标准计费，与把数据存到任何外部存储一致。但对于首 epoch 这种尚未缓存的冷启动场景，Xet 块级去重配合按需拉取让 GPU 几乎立即开始工作，避免了传统整文件复制带来的长时间空转。

基准测试在 Qwen/Qwen3.5-4B 与 HuggingFaceH4/Multilingual-Thinking 数据集上进行，模型从 Hub 仓库只读挂载、检查点写入 Bucket，同一份 YAML 仅在 AWS、GCP、Lambda 之间切换 --infra 参数即完成训练。SkyPilot 把任务放到 GPU 可用的集群，数据始终来自同一 Bucket。

总体而言，这次合作消除了“为了避免出站费而把任务钉死在某个云厂商”的束缚。模型与数据留在 Hub、算力按需分布到 20+ 云与本地集群，团队可以在现有预留资源池里灵活调度，而不必再为每家云准备一份独立数据集。

要点

• hf:// 协议让 Hub 上的模型、数据集、Bucket 可作为本地路径直接挂载到 SkyPilot 任务，无需预复制
• 读取 Hub 数据免出站与 CDN 费，存储单价约 12-18 美元/TB/月，相对 AWS S3 约 23 美元/TB 加出站费有显著优势
• 同一份任务 YAML 可调度至 AWS、GCP、Azure、Nebius、Lambda、 Kubernetes 与 Slurm 等 20+ 后端，算力分配更灵活
• hf-mount FUSE 配合 Xet 块级去重，首 epoch 即可流式读取，避免整文件下载造成的 GPU 空转
• 基准测试显示在 Qwen3.5-4B 多语言微调中，三地切换参数、共享同一 Bucket 的链路顺畅