# Clase: InferenceClient

## Jerarquía

- `Task`

  ↳ **`InferenceClient`**

  ↳↳ [`InferenceClientEndpoint`](InferenceClientEndpoint)

  ↳↳ [`HfInference`](HfInference)

## Constructores

### constructor

• **nuevo InferenceClient**(`accessToken?`, `defaultOptions?`): [`InferenceClient`](InferenceClient)

#### Parámetros[[constructor.parameters]]

| Nombre | Tipo | Valor predeterminado |
| :------ | :------ | :------ |
| `accessToken` | `string` | `""` |
| `defaultOptions` | [`Options`](../interfaces/Options) & \{ `endpointUrl?`: `string`  } | `{}` |

#### Devuelve[[constructor.returns]]

[`InferenceClient`](InferenceClient)

#### Definido en[[constructor.defined-in]]

[inference/src/InferenceClient.ts:15](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/InferenceClient.ts#L15)

## Propiedades

### accessToken

• `Private` `Readonly` **accessToken**: `string`

#### Definido en[[accesstoken.defined-in]]

[inference/src/InferenceClient.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/InferenceClient.ts#L12)

___

### defaultOptions

• `Private` `Readonly` **defaultOptions**: [`Options`](../interfaces/Options)

#### Definido en[[defaultoptions.defined-in]]

[inference/src/InferenceClient.ts:13](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/InferenceClient.ts#L13)

## Métodos

### audioClassification

▸ **audioClassification**(`args`, `options?`): `Promise`\<`AudioClassificationOutput`\>

Esta tarea lee una entrada de audio y genera la probabilidad de las clases. Modelo recomendado: superb/hubert-large-superb-er

#### Parámetros[[audioclassification.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`AudioClassificationArgs`](../modules#audioclassificationargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[audioclassification.returns]]

`Promise`\<`AudioClassificationOutput`\>

#### Definido en[[audioclassification.defined-in]]

[inference/src/tasks/audio/audioClassification.ts:15](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/audio/audioClassification.ts#L15)

___

### audioToAudio

▸ **audioToAudio**(`args`, `options?`): `Promise`\<[`AudioToAudioOutput`](../interfaces/AudioToAudioOutput)[]\>

Esta tarea lee una entrada de audio y genera uno o varios archivos de audio. Modelo de ejemplo: speechbrain/sepformer-wham realiza la separación de fuentes de audio.

#### Parámetros[[audiotoaudio.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`AudioToAudioArgs`](../modules#audiotoaudioargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[audiotoaudio.returns]]

`Promise`\<[`AudioToAudioOutput`](../interfaces/AudioToAudioOutput)[]\>

#### Definido en[[audiotoaudio.defined-in]]

[inference/src/tasks/audio/audioToAudio.ts:41](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/audio/audioToAudio.ts#L41)

___

### automaticSpeechRecognition

▸ **automaticSpeechRecognition**(`args`, `options?`): `Promise`\<`AutomaticSpeechRecognitionOutput`\>

Esta tarea lee una entrada de audio y genera las palabras dichas dentro de los archivos de audio. Modelo recomendado (idioma inglés): facebook/wav2vec2-large-960h-lv60-self

#### Parámetros[[automaticspeechrecognition.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`AutomaticSpeechRecognitionArgs`](../modules#automaticspeechrecognitionargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[automaticspeechrecognition.returns]]

`Promise`\<`AutomaticSpeechRecognitionOutput`\>

#### Definido en[[automaticspeechrecognition.defined-in]]

[inference/src/tasks/audio/automaticSpeechRecognition.ts:13](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/audio/automaticSpeechRecognition.ts#L13)

___

### chatCompletion

▸ **chatCompletion**(`args`, `options?`): `Promise`\<`ChatCompletionOutput`\>

Use el endpoint de chat completion para generar una respuesta a un prompt, usando la API de completado de mensajes de OpenAI sin stream

#### Parámetros[[chatcompletion.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`BaseArgs`](../interfaces/BaseArgs) & `ChatCompletionInput` |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[chatcompletion.returns]]

`Promise`\<`ChatCompletionOutput`\>

#### Definido en[[chatcompletion.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/chatCompletion.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/chatCompletion.ts#L12)

___

### chatCompletionStream

▸ **chatCompletionStream**(`args`, `options?`): `AsyncGenerator`\<`ChatCompletionStreamOutput`\>

Se utiliza para continuar un texto a partir de un prompt. Es lo mismo que `textGeneration`, pero devuelve un generador que se puede leer un token a la vez.

#### Parámetros[[chatcompletionstream.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`BaseArgs`](../interfaces/BaseArgs) & `ChatCompletionInput` |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[chatcompletionstream.returns]]

`AsyncGenerator`\<`ChatCompletionStreamOutput`\>

#### Definido en[[chatcompletionstream.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/chatCompletionStream.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/chatCompletionStream.ts#L12)

___

### documentQuestionAnswering

▸ **documentQuestionAnswering**(`args`, `options?`): `Promise`\<`DocumentQuestionAnsweringOutput`[`number`]\>

Responde una pregunta sobre una imagen de documento. Modelo recomendado: impira/layoutlm-document-qa.

#### Parámetros[[documentquestionanswering.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`DocumentQuestionAnsweringArgs`](../modules#documentquestionansweringargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[documentquestionanswering.returns]]

`Promise`\<`DocumentQuestionAnsweringOutput`[`number`]\>

#### Definido en[[documentquestionanswering.defined-in]]

[inference/src/tasks/multimodal/documentQuestionAnswering.ts:19](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/multimodal/documentQuestionAnswering.ts#L19)

___

### endpoint

▸ **punto de acceso**(`endpointUrl`): [`InferenceClient`](InferenceClient)

Devuelve una nueva instancia de InferenceClient vinculada a un punto de acceso especificado.

Principalmente por compatibilidad con versiones anteriores.

#### Parámetros[[endpoint.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `endpointUrl` | `string` |

#### Devuelve[[endpoint.returns]]

[`InferenceClient`](InferenceClient)

#### Definido en[[endpoint.defined-in]]

[inference/src/InferenceClient.ts:46](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/InferenceClient.ts#L46)

___

### featureExtraction

▸ **featureExtraction**(`args`, `options?`): `Promise`\<[`FeatureExtractionOutput`](../modules#featureextractionoutput)\>

Esta tarea lee algún texto y genera valores flotantes crudos, que normalmente se consumen como parte de una base de datos semántica o una búsqueda semántica.

#### Parámetros[[featureextraction.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`FeatureExtractionArgs`](../modules#featureextractionargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[featureextraction.returns]]

`Promise`\<[`FeatureExtractionOutput`](../modules#featureextractionoutput)\>

#### Definido en[[featureextraction.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/featureExtraction.ts:22](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/featureExtraction.ts#L22)

___

### fillMask

▸ **fillMask**(`args`, `options?`): `Promise`\<`FillMaskOutput`\>

Intenta rellenar un hueco con una palabra faltante (un token, para ser precisos). Esa es la tarea base para los modelos BERT.

#### Parámetros[[fillmask.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`FillMaskArgs`](../modules#fillmaskargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[fillmask.returns]]

`Promise`\<`FillMaskOutput`\>

#### Definido en[[fillmask.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/fillMask.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/fillMask.ts#L12)

___

### imageClassification

▸ **imageClassification**(`args`, `options?`): `Promise`\<`ImageClassificationOutput`\>

Esta tarea lee una entrada de imagen y genera la probabilidad de las clases. Modelo recomendado: google/vit-base-patch16-224

#### Parámetros[[imageclassification.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`ImageClassificationArgs`](../modules#imageclassificationargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[imageclassification.returns]]

`Promise`\<`ImageClassificationOutput`\>

#### Definido en[[imageclassification.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/imageClassification.ts:14](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/imageClassification.ts#L14)

___

### imageSegmentation

▸ **imageSegmentation**(`args`, `options?`): `Promise`\<`ImageSegmentationOutput`\>

Esta tarea lee una entrada de imagen y genera la probabilidad de las clases y las cajas delimitadoras de los objetos detectados. Modelo recomendado: facebook/detr-resnet-50-panoptic

#### Parámetros[[imagesegmentation.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`ImageSegmentationArgs`](../modules#imagesegmentationargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[imagesegmentation.returns]]

`Promise`\<`ImageSegmentationOutput`\>

#### Definido en[[imagesegmentation.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/imageSegmentation.ts:14](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/imageSegmentation.ts#L14)

___

### imageTextToImage

▸ **imageTextToImage**(`args`, `options?`): `Promise`\<`Blob`\>

Esta tarea toma una imagen y un texto como entrada y genera una nueva imagen. Modelo recomendado: black-forest-labs/FLUX.2-dev

#### Parámetros[[imagetexttoimage.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`ImageTextToImageArgs`](../modules#imagetexttoimageargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[imagetexttoimage.returns]]

`Promise`\<`Blob`\>

#### Definido en[[imagetexttoimage.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/imageTextToImage.ts:13](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/imageTextToImage.ts#L13)

___

### imageTextToVideo

▸ **imageTextToVideo**(`args`, `options?`): `Promise`\<`Blob`\>

Esta tarea toma una imagen y un texto como entrada y genera un video como salida. Modelo recomendado: Lightricks/LTX-Video

#### Parámetros[[imagetexttovideo.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`ImageTextToVideoArgs`](../modules#imagetexttovideoargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[imagetexttovideo.returns]]

`Promise`\<`Blob`\>

#### Definido en[[imagetexttovideo.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/imageTextToVideo.ts:13](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/imageTextToVideo.ts#L13)

___

### imageToImage

▸ **imageToImage**(`args`, `options?`): `Promise`\<`Blob`\>

Esta tarea lee una entrada de texto y genera una imagen. Modelo recomendado: lllyasviel/sd-controlnet-depth

#### Parámetros[[imagetoimage.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`ImageToImageArgs`](../modules#imagetoimageargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[imagetoimage.returns]]

`Promise`\<`Blob`\>

#### Definido en[[imagetoimage.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/imageToImage.ts:14](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/imageToImage.ts#L14)

___

### imageToText

▸ **imageToText**(`args`, `options?`): `Promise`\<`ImageToTextOutput`\>

Esta tarea lee una entrada de imagen y genera la descripción de texto.

#### Parámetros[[imagetotext.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`ImageToTextArgs`](../modules#imagetotextargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[imagetotext.returns]]

`Promise`\<`ImageToTextOutput`\>

#### Definido en[[imagetotext.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/imageToText.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/imageToText.ts#L12)

___

### imageToVideo

▸ **imageToVideo**(`args`, `options?`): `Promise`\<`Blob`\>

Esta tarea lee una entrada de texto y genera una imagen. Modelo recomendado: Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-720P

#### Parámetros[[imagetovideo.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`ImageToVideoArgs`](../modules#imagetovideoargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[imagetovideo.returns]]

`Promise`\<`Blob`\>

#### Definido en[[imagetovideo.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/imageToVideo.ts:14](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/imageToVideo.ts#L14)

___

### objectDetection

▸ **objectDetection**(`args`, `options?`): `Promise`\<`ObjectDetectionOutput`\>

Esta tarea lee una entrada de imagen y genera la probabilidad de las clases y las cajas delimitadoras de los objetos detectados. Modelo recomendado: facebook/detr-resnet-50

#### Parámetros[[objectdetection.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`ObjectDetectionArgs`](../modules#objectdetectionargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[objectdetection.returns]]

`Promise`\<`ObjectDetectionOutput`\>

#### Definido en[[objectdetection.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/objectDetection.ts:14](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/objectDetection.ts#L14)

___

### questionAnswering

▸ **questionAnswering**(`args`, `options?`): `Promise`\<`QuestionAnsweringOutput`[`number`]\>

¿Quieres tener un bot que lo sepa todo y pueda responder cualquier pregunta? Modelo recomendado: deepset/roberta-base-squad2

#### Parámetros[[questionanswering.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`QuestionAnsweringArgs`](../modules#questionansweringargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[questionanswering.returns]]

`Promise`\<`QuestionAnsweringOutput`[`number`]\>

#### Definido en[[questionanswering.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/questionAnswering.ts:13](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/questionAnswering.ts#L13)

___

### request

▸ **solicitud**\<`T`\>(`args`, `options?`): `Promise`\<`T`\>

Primitive para realizar llamadas personalizadas al proveedor de inferencia

#### Parámetros de tipo[[request.type-parameters]]

| Nombre |
| :------ |
| `T` |

#### Parámetros[[request.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`RequestArgs`](../modules#requestargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) & \{ `task?`: [`InferenceTask`](../modules#inferencetask)  } |

#### Devuelve[[request.returns]]

`Promise`\<`T`\>

**`Deprecated`**

Use en su lugar funciones de tareas específicas. Esta función se eliminará en una versión futura.

#### Definido en[[request.defined-in]]

[inference/src/tasks/custom/request.ts:11](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/custom/request.ts#L11)

___

### sentenceSimilarity

▸ **sentenceSimilarity**(`args`, `options?`): `Promise`\<`SentenceSimilarityOutput`\>

Calcule la similitud semántica entre un texto y una lista de otras oraciones comparando sus embeddings.

#### Parámetros[[sentencesimilarity.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`SentenceSimilarityArgs`](../modules#sentencesimilarityargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[sentencesimilarity.returns]]

`Promise`\<`SentenceSimilarityOutput`\>

#### Definido en[[sentencesimilarity.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/sentenceSimilarity.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/sentenceSimilarity.ts#L12)

___

### streamingRequest

▸ **streamingRequest**\<`T`\>(`args`, `options?`): `AsyncGenerator`\<`T`\>

Primitive para realizar llamadas de inferencia personalizadas que esperan eventos enviados por el servidor y devuelve la respuesta a través de un generador

#### Parámetros de tipo[[streamingrequest.type-parameters]]

| Nombre |
| :------ |
| `T` |

#### Parámetros[[streamingrequest.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`RequestArgs`](../modules#requestargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) & \{ `task?`: [`InferenceTask`](../modules#inferencetask)  } |

#### Devuelve[[streamingrequest.returns]]

`AsyncGenerator`\<`T`\>

**`Deprecated`**

Use en su lugar funciones de tareas específicas. Esta función se eliminará en una versión futura.

#### Definido en[[streamingrequest.defined-in]]

[inference/src/tasks/custom/streamingRequest.ts:11](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/custom/streamingRequest.ts#L11)

___

### resumen

▸ **resumen**(`args`, `options?`): `Promise`\<`SummarizationOutput`\>

Esta tarea es bien conocida por resumir textos más largos en textos más cortos. Ten en cuenta que algunos modelos tienen una longitud máxima de entrada. Esto significa que el resumen no puede manejar, por ejemplo, libros completos. Ten cuidado al elegir tu modelo.

#### Parámetros[[summarization.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`SummarizationArgs`](../modules#summarizationargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[summarization.returns]]

`Promise`\<`SummarizationOutput`\>

#### Definido en[[summarization.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/summarization.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/summarization.ts#L12)

___

### tableQuestionAnswering

▸ **tableQuestionAnswering**(`args`, `options?`): `Promise`\<`TableQuestionAnsweringOutput`[`number`]\>

¿No conoces SQL? ¿No quieres meterte en una hoja de cálculo enorme? ¡Haz preguntas en inglés sencillo! Modelo recomendado: google/tapas-base-finetuned-wtq.

#### Parámetros[[tablequestionanswering.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TableQuestionAnsweringArgs`](../modules#tablequestionansweringargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[tablequestionanswering.returns]]

`Promise`\<`TableQuestionAnsweringOutput`[`number`]\>

#### Definido en[[tablequestionanswering.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/tableQuestionAnswering.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/tableQuestionAnswering.ts#L12)

___

### tabularClassification

▸ **tabularClassification**(`args`, `options?`): `Promise`\<[`TabularClassificationOutput`](../modules#tabularclassificationoutput)\>

Predice la etiqueta objetivo para un conjunto de características dado en formato tabular. Por lo general, querrás entrenar un modelo de clasificación con tus datos de entrenamiento y usarlo con tus nuevos datos del mismo formato. Modelo de ejemplo: vvmnnnkv/wine-quality

#### Parámetros[[tabularclassification.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TabularClassificationArgs`](../modules#tabularclassificationargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[tabularclassification.returns]]

`Promise`\<[`TabularClassificationOutput`](../modules#tabularclassificationoutput)\>

#### Definido en[[tabularclassification.defined-in]]

[inference/src/tasks/tabular/tabularClassification.ts:25](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/tabular/tabularClassification.ts#L25)

___

### tabularRegression

▸ **tabularRegression**(`args`, `options?`): `Promise`\<[`TabularRegressionOutput`](../modules#tabularregressionoutput)\>

Predice el valor objetivo para un conjunto de características dado en formato tabular. Por lo general, se desea entrenar un modelo de regresión con los datos de entrenamiento y utilizarlo con nuevos datos del mismo formato. Modelo de ejemplo: scikit-learn/Fish-Weight

#### Parámetros[[tabularregression.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TabularRegressionArgs`](../modules#tabularregressionargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[tabularregression.returns]]

`Promise`\<[`TabularRegressionOutput`](../modules#tabularregressionoutput)\>

#### Definido en[[tabularregression.defined-in]]

[inference/src/tasks/tabular/tabularRegression.ts:25](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/tabular/tabularRegression.ts#L25)

___

### textClassification

▸ **textClassification**(`args`, `options?`): `Promise`\<`TextClassificationOutput`\>

Se utiliza habitualmente para el análisis de sentimiento y devuelve la probabilidad de las clases de una entrada. Modelo recomendado: distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english

#### Parámetros[[textclassification.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TextClassificationArgs`](../modules#textclassificationargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[textclassification.returns]]

`Promise`\<`TextClassificationOutput`\>

#### Definido en[[textclassification.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/textClassification.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/textClassification.ts#L12)

___

### textGeneration

▸ **textGeneration**(`args`, `options?`): `Promise`\<[`TextGenerationOutput`](../interfaces/TextGenerationOutput)\>

Se utiliza para continuar un texto a partir de un prompt. Esta es una tarea muy genérica. Modelo recomendado: gpt2 (es un modelo simple, pero divertido de usar).

#### Parámetros[[textgeneration.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`BaseArgs`](../interfaces/BaseArgs) & [`TextGenerationInput`](../interfaces/TextGenerationInput) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[textgeneration.returns]]

`Promise`\<[`TextGenerationOutput`](../interfaces/TextGenerationOutput)\>

#### Definido en[[textgeneration.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/textGeneration.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/textGeneration.ts#L12)

___

### textGenerationStream

▸ **textGenerationStream**(`args`, `options?`): `AsyncGenerator`\<[`TextGenerationStreamOutput`](../interfaces/TextGenerationStreamOutput)\>

Se utiliza para continuar un texto a partir de un prompt. Es lo mismo que `textGeneration`, pero devuelve un generador que se puede leer un token a la vez.

#### Parámetros[[textgenerationstream.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`BaseArgs`](../interfaces/BaseArgs) & [`TextGenerationInput`](../interfaces/TextGenerationInput) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[textgenerationstream.returns]]

`AsyncGenerator`\<[`TextGenerationStreamOutput`](../interfaces/TextGenerationStreamOutput)\>

#### Definido en[[textgenerationstream.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/textGenerationStream.ts:90](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/textGenerationStream.ts#L90)

___

### textRanking

▸ **textRanking**(`args`, `options?`): `Promise`\<`TextRankingOutput`\>

Rankear documentos según su relevancia para una consulta utilizando un modelo reranker.

#### Parámetros[[textranking.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TextRankingArgs`](../modules#textrankingargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[textranking.returns]]

`Promise`\<`TextRankingOutput`\>

#### Definido en[[textranking.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/textRanking.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/textRanking.ts#L12)

___

### textToAudio

▸ **textToAudio**(`args`, `options?`): `Promise`\<`Blob`\>

Esta tarea genera audio (por ejemplo, música o efectos de sonido) a partir de un texto de entrada. Modelo de ejemplo: stabilityai/stable-audio-open-1.0

#### Parámetros[[texttoaudio.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TextToAudioArgs`](../modules#texttoaudioargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[texttoaudio.returns]]

`Promise`\<`Blob`\>

#### Definido en[[texttoaudio.defined-in]]

[inference/src/tasks/audio/textToAudio.ts:18](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/audio/textToAudio.ts#L18)

___

### textToImage

▸ **textToImage**(`args`, `options?`): `Promise`\<`string`\>

Esta tarea lee una entrada de texto y genera una imagen. Modelo recomendado: stabilityai/stable-diffusion-2

#### Parámetros[[texttoimage.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TextToImageArgs`](../modules#texttoimageargs) |
| `options?` | `TextToImageOptions` & \{ `outputType`: ``"url"``  } |

#### Devuelve[[texttoimage.returns]]

`Promise`\<`string`\>

#### Definido en[[texttoimage.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/textToImage.ts:18](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/textToImage.ts#L18)

▸ **textToImage**(`args`, `options?`): `Promise`\<`string`\>

#### Parámetros[[texttoimage.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TextToImageArgs`](../modules#texttoimageargs) |
| `options?` | `TextToImageOptions` & \{ `outputType`: ``"dataUrl"``  } |

#### Devuelve[[texttoimage.returns]]

`Promise`\<`string`\>

#### Definido en[[texttoimage.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/textToImage.ts:22](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/textToImage.ts#L22)

▸ **textToImage**(`args`, `options?`): `Promise`\<`Blob`\>

#### Parámetros[[texttoimage.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TextToImageArgs`](../modules#texttoimageargs) |
| `options?` | `TextToImageOptions` & \{ `outputType?`: ``"blob"``  } |

#### Devuelve[[texttoimage.returns]]

`Promise`\<`Blob`\>

#### Definido en[[texttoimage.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/textToImage.ts:26](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/textToImage.ts#L26)

▸ **textToImage**(`args`, `options?`): `Promise`\<`Record`\<`string`, `unknown`\>\>

#### Parámetros[[texttoimage.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TextToImageArgs`](../modules#texttoimageargs) |
| `options?` | `TextToImageOptions` & \{ `outputType?`: ``"json"``  } |

#### Devuelve[[texttoimage.returns]]

`Promise`\<`Record`\<`string`, `unknown`\>\>

#### Definido en[[texttoimage.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/textToImage.ts:30](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/textToImage.ts#L30)

___

### textToSpeech

▸ **textToSpeech**(`args`, `options?`): `Promise`\<`Blob`\>

Esta tarea sintetiza un audio de una voz que pronuncia un texto dado. Modelo recomendado: espnet/kan-bayashi_ljspeech_vits

#### Parámetros[[texttospeech.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | `TextToSpeechArgs` |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[texttospeech.returns]]

`Promise`\<`Blob`\>

#### Definido en[[texttospeech.defined-in]]

[inference/src/tasks/audio/textToSpeech.ts:15](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/audio/textToSpeech.ts#L15)

___

### textToVideo

▸ **textToVideo**(`args`, `options?`): `Promise`\<[`TextToVideoOutput`](../modules#texttovideooutput)\>

#### Parámetros[[texttovideo.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TextToVideoArgs`](../modules#texttovideoargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[texttovideo.returns]]

`Promise`\<[`TextToVideoOutput`](../modules#texttovideooutput)\>

#### Definido en[[texttovideo.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/textToVideo.ts:15](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/textToVideo.ts#L15)

___

### tokenClassification

▸ **tokenClassification**(`args`, `options?`): `Promise`\<`TokenClassificationOutput`\>

Se utiliza habitualmente para el análisis de oraciones, ya sea gramatical o para el reconocimiento de entidades nombradas (NER), con el fin de comprender las palabras clave contenidas en el texto. Modelo recomendado: dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english

#### Parámetros[[tokenclassification.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TokenClassificationArgs`](../modules#tokenclassificationargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[tokenclassification.returns]]

`Promise`\<`TokenClassificationOutput`\>

#### Definido en[[tokenclassification.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/tokenClassification.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/tokenClassification.ts#L12)

___

### traducción

▸ **traducción**(`args`, `options?`): `Promise`\<`TranslationOutput`\>

Esta tarea es bien conocida para traducir texto de un idioma a otro. Modelo recomendado: Helsinki-NLP/opus-mt-ru-en.

#### Parámetros[[translation.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`TranslationArgs`](../modules#translationargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[translation.returns]]

`Promise`\<`TranslationOutput`\>

#### Definido en[[translation.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/translation.ts:11](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/translation.ts#L11)

___

### visualQuestionAnswering

▸ **visualQuestionAnswering**(`args`, `options?`): `Promise`\<`VisualQuestionAnsweringOutput`[`number`]\>

Responde a una pregunta sobre una imagen. Modelo recomendado: dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa.

#### Parámetros[[visualquestionanswering.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`VisualQuestionAnsweringArgs`](../modules#visualquestionansweringargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[visualquestionanswering.returns]]

`Promise`\<`VisualQuestionAnsweringOutput`[`number`]\>

#### Definido en[[visualquestionanswering.defined-in]]

[inference/src/tasks/multimodal/visualQuestionAnswering.ts:19](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/multimodal/visualQuestionAnswering.ts#L19)

___

### zeroShotClassification

▸ **zeroShotClassification**(`args`, `options?`): `Promise`\<`ZeroShotClassificationOutput`\>

Esta tarea es muy útil para probar la clasificación sin escribir código: simplemente pasas una oración o párrafo y las posibles etiquetas para esa oración, y obtienes un resultado. Modelo recomendado: facebook/bart-large-mnli.

#### Parámetros[[zeroshotclassification.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`ZeroShotClassificationArgs`](../modules#zeroshotclassificationargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[zeroshotclassification.returns]]

`Promise`\<`ZeroShotClassificationOutput`\>

#### Definido en[[zeroshotclassification.defined-in]]

[inference/src/tasks/nlp/zeroShotClassification.ts:12](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/nlp/zeroShotClassification.ts#L12)

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### zeroShotImageClassification

▸ **zeroShotImageClassification**(`args`, `options?`): `Promise`\<`ZeroShotImageClassificationOutput`\>

Clasifica una imagen en clases especificadas. Modelo recomendado: openai/clip-vit-large-patch14-336

#### Parámetros[[zeroshotimageclassification.parameters]]

| Nombre | Tipo |
| :------ | :------ |
| `args` | [`ZeroShotImageClassificationArgs`](../modules#zeroshotimageclassificationargs) |
| `options?` | [`Options`](../interfaces/Options) |

#### Devuelve[[zeroshotimageclassification.returns]]

`Promise`\<`ZeroShotImageClassificationOutput`\>

#### Definido en[[zeroshotimageclassification.defined-in]]

[inference/src/tasks/cv/zeroShotImageClassification.ts:44](https://github.com/huggingface/huggingface.js/blob/main/packages/inference/src/tasks/cv/zeroShotImageClassification.ts#L44)