Hugging Face 开源社区
简介
Hugging Face 成立于2016 年，由法国企业家克莱门特·德朗格（Clément Delangue）、朱利安·肖蒙（Julien Chaumond）和托马斯·沃尔夫（Thomas Wolf）创立，最初是一家开发面向青少年的聊天机器人应用程序的公司。在开源聊天机器人背后的模型后，该公司转变方向，专注于成为一个机器学习平台。
Hugging Face 可以说是 AI 开源社区的“顶流”，也被称为 AI 界的 GitHub。2023年估值翻了一翻，估值飙升至 45 亿美元，剑指超级独角兽，谷歌、亚马逊、英伟达、英特尔、Salesforce 等科技巨头纷纷参与投资。
Hugging Face 也是一个开源社区，它提供了开源的 AI 研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。Hugging Face 提出了一套可以依照的标准研发流程，按照该框架实施工程，能够在一定程度上规避开发混乱、开发人员水平不一致的问题，降低了项目实施的风险及项目和研发人员的耦合度，让后续的研发人员能够更容易地介入，即把 Hugging Face 的标准研发流程变成所有研发人员的公共知识，不需要额外地学习。
Hugging Face 被描述为现代机器学习中最具影响力的平台。其愿景是建立一个开放、协作和共享的 AI 社区，使机器学习和 NLP 技术更加可访问和可应用。
主要产品
Hugging Face 公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的 transformers 库，以及允许用户共享机器学习模型和数据集的平台。
Hugging Face 平台的主要产品包括 Hugging Face Dataset、Hugging Face Tokenizer、Hugging Face Transformer 和 Hugging Face Accelerate。
- Hugging Face Dataset 是一个库，用于轻松访问和共享音频、计算机视觉和自然语言处理（NLP）任务的数据集。只需一行代码即可加载数据集，并使用强大的数据处理方法快速准备好数据集，以便在深度学习模型中进行训练。在 Apache Arrow 格式的支持下，以零拷贝读取处理大型数据集，没有任何内存限制，以实现最佳速度和效率。
- Hugging Face Tokenizer 是 一个用于将文本转换为数字表示形式的库。它支持多种编码器，包括 BERT、GPT-2 等，并提供了一些高级对齐方法，可以用于映射原始字符串（字符和单词）和标记空间之间的关系。
- Hugging Face Transformer 是一个用于自然语言处理（NLP）任务的库。它提供了各种预训练模型，包括 BERT、GPT-2 等，并提供了一些高级功能，例如控制生成文本的长度、温度等。
- Hugging Face Accelerate 是一个用于加速训练和推理的库。它支持各种硬件加速器，例如 GPU、TPU 等，并提供了一些高级功能，例如混合精度训练、梯度累积等。
Hugging Face 工具的一大优势是，在从头开始创建和训练模型时，它可以帮助你节省时间、资源和环境。通过对现有的预训练模型进行微调，而不是从头开始，这样可以更快地获得从数据到预测的结果。