Hvad gør Hugging Face, og hvad bruges det til?
Hugging Face er et websted, der fungerer som et hub for udviklere, forskere og virksomhederbygge, træne og implementerekunstig intelligens (AI) modeller. Det er blevet en legeplads for udviklingen af AI og maskinlæringsteknologier, der giver et miljø, hvor modeller og værktøjer bygges og deles frit og frit.
Og den lever op til den "krammende ansigt"-emoji, den er opkaldt efter: Platformen erfællesskabsdrevet, fremme innovation og fleksibilitet gennemopen sourceeksperimenter, hvor alle brugere frit kan teste og dele modeller.
Resultatet er et ekspanderende økosystem, der understøtter udviklingen af forskellige AI- og maskinlæringsværktøjer, herunder applikationer til behandling af naturlige sprog (AI-drevne bots som chatbots eller oversættere), video- og lydbaserede AI-platforme (som ansigtsgenkendelsesteknologier eller musikgenereringsplatforme) og endda Internet of Things (IoT) løsninger (som stemmedrevne apparater eller sensorer).
Brugere kan uploade en model til Hugging Face, så fællesskabet kan finjustere og dele den til forskellige applikationer.
Hugging Face er spækket med læringsressourcer og fællesskabsfunktioner plus millioner affortrænede modellerog datasæt tilgængelige i forskellige biblioteker, hvilket giver brugerne mulighed for at teste og finjustere open source-teknologi.
Uanset om du er studerende, der eksperimenterer med kunstig intelligens, vil du gerne gennemse enbibliotek af transformereeller API'er, eller er en virksomhed på udkig efter en skalerbar løsning, sigter Hugging Face på at levere infrastrukturen til at hjælpe.
Oprindelsen og udviklingen af Hugging Face
Fra et legende eksperiment til en af verdens mest indflydelsesrige AI-platforme, er Hugging Face kommet langt, hurtigt. Den blev lanceret i 2016 af medstifterne Clément Delangue (CEO) og Julien Chaumond (CTO), som byggede en "AI best friend forever (BFF)" chatbot som en mobilapp til teenagere.
Over tid begyndte skaberne at drive det med open source AI-modeller. Da de udgav NLP-modeller (natural language processing) til offentligheden, noterede AI-samfundet sig. De omdirigerede efterfølgende deres indsats fra chatbot-appen til at bygge en open source-platform til deling og finjustering af store NLP-modeller (såsom dem, der er baseret på BERT, GPT og lignende arkitekturer). Deres flagskib Transformers-bibliotek dukkede op omkring slutningen af 2018.
Derfra voksede Hugging Face hurtigt. Det erhvervedeBygget, hvilket gjorde det nemmere for alle at skabe simple demoer til AI-modeller og sikrede store finansieringsrunder for at sætte skub i ekspansionen, hvor investorer bl.a.MicrosoftogNVIDIA. De udgav senere Diffusers-biblioteket for at understøtte moderne generative AI-opgaver (primært billed- og lydgenerering via diffusionsmodeller).
I dag er HF en førende platform inden for open source machine learning og NLP. Ved at levere frit tilgængelige værktøjer og præ-trænede modeller hjælper det med at accelerere AI-innovation. Organisationen driver også initiativer omkring ansvarlig brug af AI ogmiljøpåvirkning af modeltræning.
Her er en opsummering af Hugging Faces vækst fra en simpel chatbot til en førende AI-hub:
2016:Grundlagt som en chatbot-app.
2018:Skiftet fokus til open source NLP-modeller som BERT og GPT.
2021:Anskaffet Gradio til at bygge AI-demoer.
2022:Lancerede diffusere til generativ AI (tekst-til-billede, lyd, video).
2022–2023:Større finansieringsrunder og partnerskaber med Microsoft & NVIDIA.
I dag:Førende open source-platform, der driver demokratiseringen af AI.
Nøglefunktioner i Hugging Face
Hugging Face giver udviklere og forskere en hjælpende hånd ved at tilbyde alt, hvad de behøver for at bygge, teste og implementere avancerede AI-modeller. Tænk på det som en værktøjskasse fyldt med det udstyr, du skal bruge for at gøre AI-udvikling hurtigere og nemmere - uanset om du forsøger at bygge et naturligt sprogbehandlingsværktøj eller en generativ kunstplatform.
Sammen hjælper disse værktøjer med at sænke adgangsbarrieren. Alle, fra begynderstuderende til professionelle teams, kan eksperimentere med kraftfuld kunstig intelligens uden store budgetter eller den skræmmende opgave at starte fra bunden.
Modeller bibliotek
DeModeller biblioteker et open source-bibliotek af præ-trænede AI-modeller primært fokuseret på NLP. Der er over to millioner modeller tilgængelige på platformen, og du kan filtrere biblioteket efter opgave (tekstgenerering, billede-til-tekst osv.), antal parametre og mere.
Det betyder, at du kan finde modeller, der hjælper dig med at løse en række problemer, herunder computersyn og lydbehandling. Og hver modelside indeholder typisk detaljer såsom arkitektur, brugseksempler, datasæt, der bruges til træning, licensering og evalueringsmålinger, hvilket gør det nemt for brugerne at reproducere resultater eller finjustere modeller til deres egne applikationer.
Datasæt bibliotek
DeDatasæt bibliotek, ligesom modelbiblioteket, er en open source-samling af ressourcer, som brugere kan trække fra baseret på deres behov. Den indeholder over 500.000 unikke datasæt, der giver brugerne mulighed for at finde, downloade og finjustere maskinlæringsdatasæt, der passer til deres projekt, uanset om det er til brug i NLP, computer-vision eller audio-baserede modeller.
Mellemrum
Mellemrumer designet til at komplementere Hugging Faces biblioteker. Hvert rum fungerer som en mini-webapp, hvor brugere kan bygge i et samarbejdsmiljø, fremvise deres arbejde og omdanne forskningskode til live demoer. Det giver gratis standardhardware og understøtter populære Python-frameworks, såsom Gradio og Streamlit, til hurtig app-udvikling. Betalingsmuligheder er tilgængelige for dem, der søger mere kraftfulde ressourcer.
Hvordan Hugging Face understøtter AI-innovation
Hugging Face samler kritiske ressourcer i et enkelt åbent økosystem. Det storeModel Huber vært for over to millioner præ-trænede modeller og er parret med en voksendebibliotek af datasætog værktøjer somtransformere og diffusorer. Og det hele er designet til at fungere problemfrit medstore dybe læringsrammersom PyTorch og TensorFlow.
Så er der kraften i detpulserende samfund. Open source-grundlag og partnerskaber med cloud- og hardwareudbydere gør det muligt for Hugging Face at implementerehurtigereog sænke adgangsbarriererne.
Denne tilgang har udløst bred adoption af forskellige brugere, såsom studerende, der gerne vil lære, forskere, der ønsker at forfine visionsopgaver, og store virksomheder, der skalerer applikationer fra den virkelige verden. Det er her mennesker med et fælles formål mødes og hjælper med at fremme naturlig sprogbehandling, computersyn, lyd, multimodal AI og mere.
kramme ansigt alternativer
Mens Hugging Face dominerer open source-modelhubben, er det generative AI- og maskinlæringslandskab blevet stadig mere forskelligartet. Hvis du er nysgerrig efter alternativer, er der masser at udforske, og dit valg vil afhænge af dine specifikke behov og forventninger. Her er nogle topvalg at se nærmere på:
RELATERET:Der kræves en adgangskode for at aktivere Face ID [Ret på få minutter]
Repliker:En cloud-platform med fokus på hurtig implementering og deling af AI-modeller via simple API'er. Det er fantastisk til udviklere, små teams og hobbyfolk, der hurtigt vil køre præ-trænede modeller uden at administrere infrastruktur.
Sammen AI:En forskningsdrevet cloud-udbyder, der tilbyder højhastigheds, omkostningseffektiv inferens gennem en pay-per-token API. Ideel til virksomheder og forskere, der har brug for at køre eller finjustere modeller effektivt med problemfri integration til Hugging Face.
Hjerner:Specialiseret i storstilet AI-træning og inferens ved hjælp af højtydende hardware og cloud-systemer. Bedst egnet til store virksomheder, R&D-teams eller laboratorier med store beregningskrav og store budgetter.
Grok:Leverer inferens med ekstrem hastighed ved hjælp af tilpasset AI-hardware (LPU'er) og integreres direkte med Hugging Face. Skræddersyet til virksomhedskunder, der har brug for real-time, high-throughput modeludførelse.
BentoML:En pålidelig implementeringsramme, der understøtter flere ML-værktøjer med enkle API'er til pakning og serveringsmodeller. Fantastisk til startups, voksende teams og datavidenskabsfolk, der ønsker standardiseret modelimplementering i produktionskvalitet.
Ud over specialistplatforme spiller store cloud-udbydere også en stor rolle.Azure AI,Google Vertex AI, ogAWS grundfjeldtilbyde infrastruktur i virksomhedskvalitet til modeltræning, finjustering og implementering i stor skala. De er fortsat det foretrukne valg for mange organisationer, der kører produktionsklar AI i stor skala.
Er Hugging Face sikkert?
Hugging Face lægger stor vægt på sikkerhed og ansvarlig brug af kunstig intelligens. Nogle af dens nøgleforanstaltninger omfatter:
Modelkort og dokumentation:Hver model er beskrevet med et "modelkort", der beskriver, hvordan den blev trænet, dens tilsigtede anvendelsestilfælde og eventuelle kendte begrænsninger, hvilket giver gennemsigtighed.
Værktøjer til indholdsmoderering:Hugging Face gør en indsats for at markere potentielt skadelige eller ondsindede modeller og hjælper med at forhindre usikkert indhold i at sprede sig. Det anbefales dog stadig, at du handler med forsigtighed på webstedet.
Sikker hosting og adgangskontrol:Virksomhedsbrugere kan få adgang til funktioner som private repositories og rollebaserede tilladelser for at hjælpe med at beskytte følsomme data og modeller.
Partnerskaber og revisioner:Samarbejde med store cloud-udbydere (som Microsoft Azure) hjælper med at sikre brugerne, at platformen overholder industristandarder for pålidelighed og sikkerhed.
Fællesskabsstyring:Det pulserende og åbne fællesskab opmuntrer til diskussioner, har rapporteringsmekanismer på plads og følger fællesskabets retningslinjer, og balancerer omhyggeligt åbenhed med ansvarlighed.
Platforme som Hugging Face repræsenterer en dristig ny AI-drevet fremtid. Alligevel er de ikke immune over for traditionelle cybersikkerhedsrisici - såsom at udsætte brugere for ubekræftet software eller sårbarheder skjult i delt kode. Dårlige skuespillere kan bruge platformen til at skabe og distribuere mørk AI eller andet ondsindet indhold.
Nøgle takeaway
Det er op til brugerne at hjælpe med at mindske disse risici ved at stole påpålidelige kilder, ved at bruge et velrenommeret antivirus og følge bedste praksisved implementering af modeller. I sidste ende afhænger sikker brug af dig. Vær forsigtig.
Hjælp med at beskytte mod AI-risici
Hugging Face sætter en palet af kraftfulde AI-værktøjer lige ved hånden, men kan udsætte dig for risikoen ved at køre tredjepartskode eller interagere med ukendte demoer og datasæt. Heldigvis er der et andet innovativt værktøj til dit arsenal, som er enkelt, effektivt og gratis. Avast Free Antivirus tilbyder trusselsdetektion i realtid, scanning for sårbarheder og hjælper med at blokere skadelig software og websteder for at holde dig og dine data sikrere online.
