什麼是抱臉？
Hugging Face 有什麼作用，有什麼用途？
Hugging Face 是一個網站，是開發人員、研究人員和企業的首選中心構建、訓練和部署人工智能（AI）模型。它已成為人工智能和機器學習技術發展的遊樂場，提供了一個可以自由協作地構建和共享模型和工具的環境。
它不辜負其命名的“擁抱臉”表情符號：該平台是社區驅動的，通過以下方式促進創新和靈活性開源實驗，所有用戶都可以免費測試和共享模型。
其結果是一個不斷擴大的生態系統，支持各種人工智能和機器學習工具的開發，包括自然語言處理應用程序（人工智能驅動的機器人，如聊天機器人或翻譯器）、基於視頻和音頻的人工智能平台（如面部識別技術或音樂生成平台），甚至物聯網（IoT）解決方案（如語音助手或傳感器驅動的設備）。
用戶可以將模型上傳到 Hugging Face，讓社區可以針對各種應用程序進行微調和共享。
Hugging Face 充滿了學習資源和社區功能，以及數百萬個預訓練模型以及各種庫中提供的數據集，允許用戶測試和微調開源技術。
無論您是一名正在嘗試人工智能的學生，想要瀏覽變壓器庫或者 API，或者是正在尋找可擴展解決方案的企業，Hugging Face 旨在提供基礎設施來提供幫助。
抱臉的起源與演變
從一個有趣的實驗到世界上最具影響力的人工智能平台之一，Hugging Face 已經取得了長足的進步，速度很快。它由聯合創始人 Clément Delangue（首席執行官）和 Julien Chaumond（首席技術官）於 2016 年推出，他們開發了一款“AI 永遠最好的朋友 (BFF)”聊天機器人作為青少年的移動應用程序。
隨著時間的推移，創建者開始使用開源人工智能模型為其提供支持。當他們向公眾發布自然語言處理（NLP）模型時，人工智能社區注意到了這一點。隨後，他們將工作重點從聊天機器人應用程序轉向構建一個開源平台，用於共享和微調大型 NLP 模型（例如基於 BERT、GPT 和類似架構的模型）。他們的旗艦 Transformers 庫於 2018 年底左右出現。
從那時起，Hugging Face 迅速發展。它獲得了建成，讓任何人都可以更輕鬆地為人工智能模型創建簡單的演示，並獲得了幾輪主要融資來推動擴張，投資者包括微軟和英偉達。他們後來發布了 Diffusers 庫來支持現代生成人工智能任務（主要是通過擴散模型生成圖像和音頻）。
如今，HF 已成為開源機器學習和 NLP 領域的領先平台。通過提供可免費訪問的工具和預先訓練的模型，它有助於加速人工智能創新。該組織還圍繞負責任地使用人工智能和模型訓練的環境影響。
以下是 Hugging Face 從簡單的聊天機器人成長為領先的人工智能中心的回顧：
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2016年：作為聊天機器人應用程序創建。
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2018：將重點轉向 BERT 和 GPT 等開源 NLP 模型。
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2021 年：收購了 Gradio 以構建 AI 演示。
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2022 年：推出用於生成人工智能（文本到圖像、音頻、視頻）的擴散器。
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2022–2023：主要融資輪次以及與 Microsoft 和 NVIDIA 的合作夥伴關係。
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今天：領先的開源平台推動人工智能民主化。
擁抱臉的主要特點
Hugging Face 為開發人員和研究人員提供構建、測試和部署尖端人工智能模型所需的一切，為他們提供幫助。將其視為一個工具箱，其中包含使人工智能開發更快、更輕鬆所需的設備 - 無論您是想構建自然語言處理工具還是生成藝術平台。
這些工具共同有助於降低進入門檻。從初學者到專業團隊，任何人都可以嘗試強大的人工智能，而無需大量預算或從頭開始的艱鉅任務。
模型庫
這模型庫是一個預訓練人工智能模型的開源庫，主要專注於 NLP。該平台上有超過 200 萬個模型可用，您可以按任務（文本生成、圖像到文本等）、參數數量等過濾庫。
這意味著您可以找到模型來幫助您解決各種問題，包括計算機視覺和音頻處理。每個模型頁面通常包含架構、使用示例、用於訓練的數據集、許可和評估指標等詳細信息，使用戶可以輕鬆地為自己的應用程序重現結果或微調模型。
數據集庫
這數據集庫與模型庫一樣，是一個開源資源集合，供用戶根據自己的需求進行提取。它包含超過 500,000 個獨特的數據集，允許用戶查找、下載和微調適合其項目的機器學習數據集，無論是用於 NLP、計算機視覺還是基於音頻的模型。
空間
空間旨在補充 Hugging Face 的庫。每個空間都像一個迷你網絡應用程序，用戶可以在協作環境中構建、展示他們的工作並將研究代碼轉化為現場演示。它提供免費的默認硬件並支持流行的Python框架，例如Gradio和Streamlit，以實現快速應用程序開發。對於那些尋求更強大資源的人來說，可以使用付費選項。
Hugging Face 如何支持人工智能創新
Hugging Face 將關鍵資源整合到一個開放的生態系統中。廣闊的模型中心擁有超過 200 萬個預訓練模型，並與不斷增長的數據集庫和類似的工具變壓器和擴散器。這一切都旨在與無縫協作主要深度學習框架比如 PyTorch 和 TensorFlow。
然後就是它的力量充滿活力的社區。開源基金會以及與雲和硬件提供商的合作夥伴關係允許 Hugging Face 進行部署更快並降低進入門檻。
這種方法引發了廣泛採用 來自不同的用戶，例如熱衷於學習的學生、希望完善視覺任務的研究人員以及擴展現實世界應用程序的大型企業。這是具有共同目標的人們相遇的地方，幫助推進自然語言處理、計算機視覺、音頻、多模式人工智能等。
擁抱臉替代品
雖然 Hugging Face 在開源模型中心佔據主導地位，但生成式人工智能和機器學習領域已經變得越來越多樣化。如果您對替代方案感到好奇，有很多可供探索的選擇，您的選擇將取決於您的具體需求和期望。以下是一些值得研究的首選：
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複製：一個專注於通過簡單 API 快速部署和共享 AI 模型的雲平台。對於想要快速運行預訓練模型而無需管理基礎設施的開發人員、小型團隊和愛好者來說，它非常有用。
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一起人工智能：一家研究驅動的雲提供商，通過按代幣付費的 API 提供高速、經濟高效的推理。非常適合需要高效運行或微調模型的企業和研究人員，並與 Hugging Face 無縫集成。
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大腦：專注於使用高性能硬件和雲系統進行大規模人工智能訓練和推理。最適合具有大量計算需求和大量預算的大型企業、研發團隊或實驗室。
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格羅克：使用定制 AI 硬件 (LPU) 提供極速推理，並直接與 Hugging Face 集成。專為需要實時、高吞吐量模型執行的企業客戶量身定制。
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便當機器學習：一個可靠的部署框架，支持多種機器學習工具，具有用於打包和服務模型的簡單 API。非常適合想要標準化、生產級模型部署的初創公司、成長型團隊和數據科學家。
除了專業平台之外，主要的雲提供商也發揮著重要作用。蔚藍人工智能,谷歌頂點人工智能， 和AWS 基岩為模型訓練、微調和大規模部署提供企業級基礎設施。它們仍然是許多大規模運行生產就緒型人工智能的組織的首選。
抱臉安全嗎？
Hugging Face 非常重視安全性和負責任的人工智能使用。其一些關鍵措施包括：
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模型卡和文檔：每個模型都用“模型卡”進行描述，概述了它的訓練方式、預期用例以及任何已知的限制，從而提供了透明度。
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內容審核工具：Hugging Face 努力標記潛在有害或惡意的模型，有助於防止不安全內容的傳播。不過，仍然建議您在該網站上謹慎行事。
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安全託管和訪問控制：企業用戶可以訪問私有存儲庫和基於角色的權限等功能，以幫助保護敏感數據和模型。
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合作夥伴和審計：與主要雲提供商（如 Microsoft Azure）的合作有助於向用戶保證該平台符合可靠性和安全性的行業標準。
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社區治理：充滿活力和開放的社區鼓勵討論，建立了報告機制，並遵循社區準則，仔細平衡開放性與問責制。
Hugging Face 等平台代表了人工智能驅動的大膽新未來。儘管如此，它們仍然無法免受傳統網絡安全風險的影響，例如使用戶暴露於未經驗證的軟件或隱藏在共享代碼中的漏洞。不良行為者可能會利用該平台創建和分發黑暗人工智能或其他惡意內容。
要點
用戶有責任通過依賴來幫助減輕這些風險可信來源、使用信譽良好的防病毒軟件並遵循最佳實踐部署模型時。最終，安全使用取決於您。一定要小心。
幫助防範人工智能風險
Hugging Face 為您提供了一系列強大的 AI 工具，讓您觸手可及，但可能會讓您面臨運行第三方代碼或與未知演示和數據集交互的風險。值得慶幸的是，您的武器庫中還有另一個簡單、有效且免費的創新工具。 Avast 免費防病毒軟件提供實時威脅檢測、掃描漏洞並幫助阻止惡意軟件和網站，以確保您和您的數據在線安全。
