Hugging Face KI Community

Wie kam es zur Entstehung von Hugging Face ?

Hugging Face wurde 2016 gegründet. Die Gründer des Unternehmens sind Thomas Wolf, Julien Chaumond und Clément Delangue. Ursprünglich begann Hugging Face als eine App, die sich auf Chatbots konzentrierte, entwickelte sich jedoch schnell zu einer Plattform für die Bereitstellung und den Austausch von Modellen für maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung. Sie bietet eine Vielzahl von Diensten und Tools und verfolgt einen offenen und kollaborativen Ansatz bei der Entwicklung und Bereitstellung von Modellen, Datensätzen und Anwendungen. Diese Plattform ermöglicht es sowohl Einzelpersonen als auch großen Organisationen, effizienter und effektiver im Bereich der künstlichen Intelligenz zu arbeiten.

Modelle, Datensätze und Anwendungen

Auf Hugging Face haben Sie Zugang zu über 400.000 ML-Modellen, die von der Gemeinschaft geteilt und umfassend für verschiedene Anwendungen eingesetzt werden können, darunter vor allem Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Bildverarbeitung. Außerdem bietet die Plattform Zugang zu mehr als 100.000 Datensätzen zur Unterstützung von Computer Vision, Audio und NLP-Aufgaben. Darüber hinaus stehen über 150.000 Anwendungen bereit, die von der Gemeinschaft erstellt und genutzt werden können. Diese umfassenden Ressourcen machen Hugging Face zu einem unverzichtbaren Werkzeug für KI-Profis und Forscher.

Die KI-Community-Plattform

Hugging Face fördert die Zusammenarbeit durch eine gut strukturierte Plattform, die einen zentralisierten Arbeitsbereich bietet. Teams und individuelle Nutzer können gemeinsam an Projekten arbeiten, wobei es keine Begrenzung für die Anzahl der Projekte gibt, die Sie gleichzeitig verwalten können. Die Plattform integriert sich nahtlos in beliebte Tools und Programmiersprachen wie Python, was die Nutzung und Implementierung erleichtert.

Schnellere Entwicklung mit Open-Source

Die Plattform setzt stark auf Open-Source-Werkzeuge, um Entwicklungszeiten für ML-Projekte zu verkürzen. Beispiele sind die Transformers-Bibliotheken, die für ihre umfassende Unterstützung von Modellen mit PyTorch, TensorFlow und JAX bekannt sind, sowie die Diffusers für Bild- und Audioanwendungen. Darüber hinaus sind die Tokenizers für ihre schnelle Leistung sowohl in der Forschung als auch in der Produktion beliebt. Durch die Förderung von Open-Source-Initiativen ermöglicht Hugging Face eine schnellere und effizientere Entwicklung.

Kommerzielle und Enterprise-Lösungen

Für kommerzielle Anwendungen bietet Hugging Face skalierbare Rechenlösungen sowohl auf CPU- als auch GPU-Basis an. Darüber hinaus gibt es speziell angepasste Angebote für Unternehmen mit erweiterten Sicherheitsmaßnahmen, speziellen Datenbanken und priorisiertem Support, die sich insbesondere für die Bedürfnisse großer Organisationen eignen. Die Compute- und Enterprise-Pakete bieten optimierte Inferenz-Endpunkte und andere Unternehmensfunktionen. Zu den Partnerunternehmen gehören große Namen wie Meta, Amazon Web Services, Google, Intel und Microsoft.

Open-Source-Initiativen

Ein integraler Bestandteil des Hugging Face Angebots ist die umfassende Unterstützung von Open-Source-Projekten. Die Plattform entwickelt und pflegt mehrere Open-Source-Tools und Bibliotheken in enger Zusammenarbeit mit der Community. Dazu zählen beispielsweise die weit verbreiteten Bibliotheken Transformers und Tokenizers, die in der Machine-Learning-Gemeinschaft hohe Anerkennung finden.

Fazit

Hugging Face hat sich als wesentlicher Bestandteil der ML-Community etabliert, indem es sowohl Werkzeuge als auch Ressourcen zur Förderung der Zusammenarbeit bereitstellt und die Entwicklung beschleunigt. Die Plattform bietet maßgeschneiderte Lösungen für Einzelpersonen ebenso wie für große Unternehmen und wird weltweit von mehr als 50.000 Organisationen, darunter auch Non-Profit-Organisationen, genutzt. Mit ihrem offenen und kollaborativen Ansatz bietet Hugging Face wertvolle Möglichkeiten zur Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse und zur Entdeckung neuer Geschäftsideen im Bereich der künstlichen Intelligenz.

• Zugang zu über 400.000 ML-Modellen
• Integration in beliebte Tools und Programmiersprachen
• Skalierbare Rechenlösungen für Unternehmen
• Kollaborationsförderung durch zentrale Plattform
• Open-Source-Entwicklung mit umfangreicher Community-Unterstützung

Aktuelle Entwicklungen und Updates

27.11.2024: Hugging Face hat SmolVLM vorgestellt, eine Familie kleiner Vision-Language-Modelle, die für Zugänglichkeit ohne Leistungseinbußen entwickelt wurden. Verfügbar in drei Varianten: SmolVLM-Base, SmolVLM-Synthetic und SmolVLM-Instruct, benötigt dieses Modell nur 5,02 GB GPU-RAM für die Inferenz und verarbeitet längere Sequenzen mit einem 16k-Token-Kontextfenster. Es übertrifft größere Modelle wie Qwen2-VL mit einem bis zu 4,5-fach schnelleren Prefill-Durchsatz und einem bis zu 16-fach schnelleren Generations-Durchsatz bei verschiedenen Vision-Language-Aufgaben.

Klicken Sie hier und testen Sie Hugging Face!

Wir haben noch ein Youtube-Video auf Deutsch für Sie gefunden, welches die Arbeit mit Hugging Face veranschaulicht und weitere Tipps bereithält - Wenn Ihnen das Video hilft, danken Sie dem Autor bitte mit einem Like oder abonnieren Sie seinen Youtube-Kanal (kostenlos):