Hugging Face

Что такое Hugging Face?

Hugging Face — это комплексная платформа, разработанная для демократизации и развития искусственного интеллекта посредством открытого исходного кода и открытой науки. Она служит центральным узлом, где мировое сообщество машинного обучения может находить, делиться, размещать и совместно работать над обширной экосистемой предварительно обученных моделей, наборов данных и приложений ИИ (Spaces). Платформа предоставляет необходимую инфраструктуру и инструменты с открытым исходным кодом, такие как библиотека Transformers, для ускорения разработки машинного обучения в различных модальностях, включая текст, изображения, видео, аудио и 3D. Она ориентирована на отдельных исследователей, разработчиков и крупные предприятия, предлагая как бесплатные функции для публичного сотрудничества, так и платные вычислительные и корпоративные решения для расширенных потребностей, таких как безопасное развертывание, выделенная поддержка и улучшенный контроль доступа.

Как использовать Hugging Face

Пользователи могут начать работу, изучив обширный каталог из более чем 1 миллиона моделей, 400 000 приложений ИИ (Spaces) и 250 000 наборов данных непосредственно на платформе. Чтобы вносить вклад, размещать или совместно работать над проектами машинного обучения, пользователям необходимо зарегистрировать учетную запись. Платформа предлагает бесплатный доступ к публичным моделям, наборам данных и приложениям, способствуя открытому сотрудничеству. Для более требовательных задач Hugging Face предоставляет платные вычислительные решения, включая Inference Endpoints для оптимизированного развертывания моделей и обновления GPU для приложений Spaces, начиная с $0.60/час. Кроме того, доступны корпоративные решения, начиная с $20/пользователь/месяц, предлагающие такие функции, как единый вход (Single Sign-On), региональные развертывания, приоритетная поддержка, журналы аудита, группы ресурсов и просмотр частных наборов данных, что позволяет командам создавать ИИ с повышенной безопасностью и контролем.

Основные функции Hugging Face

Размещение и совместное использование неограниченного количества публичных моделей машинного обучения

Размещение и совместное использование неограниченного количества публичных наборов данных

Размещение и совместное использование неограниченного количества публичных приложений ИИ (Spaces)

Доступ к обширной библиотеке из более чем 1 миллиона предварительно обученных моделей

Доступ к более чем 400 000 созданных сообществом приложений ИИ

Доступ к более чем 250 000 наборов данных для различных задач машинного обучения

Поддержка различных модальностей машинного обучения, включая текст, изображения, видео, аудио и 3D

Предоставление библиотек и инструментов машинного обучения с открытым исходным кодом (например, Transformers, Diffusers, Datasets)

Платные вычислительные решения для развертывания моделей (Inference Endpoints) и ускоренного выполнения приложений (GPU для Spaces)

Корпоративные функции, такие как SSO, приоритетная поддержка, журналы аудита и управление частными ресурсами

Варианты использования Hugging Face

Исследователи, публикующие и делящиеся своими новейшими моделями машинного обучения и результатами исследований

Разработчики, быстро развертывающие приложения и демонстрации на базе ИИ с использованием Hugging Face Spaces

Специалисты по данным, находящие, делящиеся и версионирующие крупномасштабные наборы данных для обучения моделей машинного обучения

Компании, создающие и управляющие частными моделями ИИ и наборами данных с корпоративным уровнем безопасности и контроля доступа

Студенты и энтузиасты, изучающие и экспериментирующие с передовыми технологиями ИИ

Команды, совместно работающие над сложными проектами машинного обучения в централизованной среде

Частные лица, демонстрирующие свое портфолио по машинному обучению и вклад в сообщество ИИ

Организации, использующие предварительно обученные модели для различных задач, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение и генерация аудио

Разработчики, интегрирующие мощные возможности машинного обучения в свои собственные приложения с использованием библиотек Hugging Face с открытым исходным кодом

Специалисты по ИИ, донастраивающие большие языковые модели с использованием параметрически эффективных методов (PEFT)