Hugging Face

Hugging Face 是什么？

Hugging Face 是一个综合性平台，旨在通过开源和开放科学，实现人工智能的民主化和进步。它作为一个中心枢纽，全球机器学习社区可以在此发现、共享、托管并协作处理庞大的预训练模型、数据集和AI应用程序（Spaces）生态系统。该平台提供必要的基础设施和开源工具，例如Transformers库，以加速文本、图像、视频、音频和3D等多种模态的机器学习开发。它服务于个人研究人员、开发者和大型企业，既提供免费的公共协作功能，也提供付费的计算和企业解决方案，以满足安全部署、专属支持和增强访问控制等高级需求。

如何使用 Hugging Face

用户可以直接在平台上探索超过100万个模型、40万个AI应用程序（Spaces）和25万个数据集的庞大目录，从而开始使用。要为机器学习项目做出贡献、托管或协作，用户需要注册一个账户。该平台为公共模型、数据集和应用程序提供免费访问，以促进开放协作。对于更高需求，Hugging Face 提供付费计算解决方案，包括用于优化模型部署的推理端点（Inference Endpoints）和用于Spaces应用程序的GPU升级，起价为每小时0.60美元。此外，还提供企业级解决方案，起价为每用户每月20美元，提供单点登录（Single Sign-On）、区域部署、优先支持、审计日志、资源组和私有数据集查看等功能，使团队能够以增强的安全性和控制力构建AI。

Hugging Face 的核心功能

托管和共享无限量的公共机器学习模型

托管和共享无限量的公共数据集

托管和共享无限量的公共AI应用程序（Spaces）

访问超过100万个预训练模型的庞大库

访问超过40万个社区构建的AI应用程序

访问超过25万个用于各种机器学习任务的数据集

支持文本、图像、视频、音频和3D等多种机器学习模态

提供开源机器学习库和工具（例如：Transformers、Diffusers、Datasets）

提供付费计算解决方案，用于模型部署（推理端点）和加速应用程序执行（Spaces的GPU）

企业级功能，如单点登录（SSO）、优先支持、审计日志和私有资源管理

Hugging Face 的使用场景

研究人员发布和共享他们最新的机器学习模型和研究成果

开发者使用Hugging Face Spaces快速部署AI驱动的应用程序和演示

数据科学家发现、共享和版本化大规模数据集，用于训练机器学习模型

公司构建和管理具有企业级安全和访问控制的私有AI模型和数据集

学生和爱好者学习和实验最先进的AI技术

团队在集中式环境中协作进行复杂的机器学习项目

个人展示他们的机器学习作品集以及对AI社区的贡献

组织利用预训练模型执行各种任务，如自然语言处理、计算机视觉和音频生成

开发者使用Hugging Face的开源库将强大的机器学习功能集成到自己的应用程序中

AI从业者使用参数高效技术（PEFT）微调大型语言模型