Hugging Faceは、機械学習のGitHubとよく言われます。研究者と企業がモデルとデータセットをHubへアップロードし、誰でも閲覧し、ドキュメントを読み、ダウンロードできます。オープンなモデルが公開されると、言語モデルでも画像生成でも音声システムでも、ほぼ必ず最初にそこに現れます。各モデルのページには、何をするか、どう学習させたか、どう使うかを書いたカードと、コミュニティの議論があります。
同社はHubの周りのソフトウェアも作っています。Transformersライブラリは、Pythonでモデルを読み込んで動かす標準的な方法です。関連ライブラリは、データセット、学習、ファインチューン、効率的な推論を扱います。Spacesでは、ブラウザ上の対話型デモを公開でき、その多くは無料で試せます。Inference ProvidersとInference Endpointsでは、API経由でモデルを呼び出すか、専用ハードウェアへデプロイできます。Hubには、モデルを比較するランキングもあります。
閲覧とダウンロードは無料です。有料プランでは、非公開リポジトリ、Spaces向けの追加の計算資源、チーム機能、企業向けの管理が加わります。誰でもアップロードできるため、品質とライセンスはまちまちです。ライセンスを読み、モデルカードを確認し、出所のわからないファイルには注意した方がよいです。学ぶ、試す、タスクに合うオープンなモデルを探すなら、まずここから始める場所です。ReplicateとTogether AIはホスト型の推論をカバーし、Kaggleはデータセットとノートブックで重なります。