Hugging Face
Introdução: | Hugging Face é a plataforma líder para a comunidade de aprendizado de máquina colaborar, descobrir e construir com modelos de IA, conjuntos de dados e aplicações, promovendo o código aberto e a ciência aberta em inteligência artificial. |
Registrado em: | 6/12/2025 |
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O que é Hugging Face?
Hugging Face é uma plataforma abrangente projetada para democratizar e avançar a inteligência artificial através do código aberto e da ciência aberta. Ela serve como um hub central onde a comunidade global de aprendizado de máquina pode descobrir, compartilhar, hospedar e colaborar em um vasto ecossistema de modelos pré-treinados, conjuntos de dados e aplicações de IA (Spaces). A plataforma fornece a infraestrutura necessária e ferramentas de código aberto, como a biblioteca Transformers, para acelerar o desenvolvimento de ML em várias modalidades, incluindo texto, imagem, vídeo, áudio e 3D. Ela atende a pesquisadores individuais, desenvolvedores e grandes empresas, oferecendo tanto recursos de colaboração pública gratuitos quanto soluções de computação pagas e empresariais para necessidades avançadas, como implantação segura, suporte dedicado e controles de acesso aprimorados.
Como usar Hugging Face
Os usuários podem começar explorando o extenso catálogo de mais de 1 milhão de modelos, 400.000 aplicações de IA (Spaces) e 250.000 conjuntos de dados diretamente na plataforma. Para contribuir, hospedar ou colaborar em projetos de ML, os usuários precisam criar uma conta. A plataforma oferece acesso gratuito para modelos, conjuntos de dados e aplicações públicas, promovendo a colaboração aberta. Para necessidades mais exigentes, o Hugging Face oferece soluções de computação pagas, incluindo Inference Endpoints para implantação otimizada de modelos e upgrades de GPU para aplicações Spaces, a partir de US$ 0,60/hora. Além disso, soluções de nível empresarial estão disponíveis, a partir de US$ 20/usuário/mês, oferecendo recursos como Single Sign-On, implantações regionais, suporte prioritário, logs de auditoria, grupos de recursos e visualização de conjuntos de dados privados, permitindo que as equipes construam IA com segurança e controle aprimorados.
Recursos principais de Hugging Face
Hospedagem e compartilhamento de modelos de aprendizado de máquina públicos ilimitados
Hospedagem e compartilhamento de conjuntos de dados públicos ilimitados
Hospedagem e compartilhamento de aplicações de IA públicas ilimitadas (Spaces)
Acesso a uma vasta biblioteca de mais de 1 milhão de modelos pré-treinados
Acesso a mais de 400.000 aplicações de IA construídas pela comunidade
Acesso a mais de 250.000 conjuntos de dados para diversas tarefas de ML
Suporte para diversas modalidades de ML, incluindo texto, imagem, vídeo, áudio e 3D
Fornecimento de bibliotecas e ferramentas de ML de código aberto (por exemplo, Transformers, Diffusers, Datasets)
Soluções de computação pagas para implantação de modelos (Inference Endpoints) e execução acelerada de aplicações (GPU para Spaces)
Recursos empresariais como SSO, suporte prioritário, logs de auditoria e gerenciamento de recursos privados
Casos de uso de Hugging Face
Pesquisadores publicando e compartilhando seus modelos de aprendizado de máquina e descobertas de pesquisa mais recentes
Desenvolvedores implantando aplicações e demos com IA rapidamente usando Hugging Face Spaces
Cientistas de dados descobrindo, compartilhando e versionando conjuntos de dados em larga escala para treinar modelos de ML
Empresas construindo e gerenciando modelos e conjuntos de dados de IA privados com segurança e controles de acesso de nível empresarial
Estudantes e entusiastas aprendendo e experimentando tecnologias de IA de ponta
Equipes colaborando em projetos complexos de aprendizado de máquina em um ambiente centralizado
Indivíduos exibindo seu portfólio de aprendizado de máquina e contribuições para a comunidade de IA
Organizações utilizando modelos pré-treinados para diversas tarefas como processamento de linguagem natural, visão computacional e geração de áudio
Desenvolvedores integrando poderosas capacidades de ML em suas próprias aplicações usando as bibliotecas de código aberto do Hugging Face
Profissionais de IA ajustando modelos de linguagem grandes com técnicas eficientes em parâmetros (PEFT)