Definition Was ist Hugging Face?

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Hugging Face ist ein Unternehmen, das sich mit Maschinellem Lernen (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigt. Es stellt Open-Source-Bibliotheken und eine Open-Source-Plattform zur Verfügung. In den vergangenen Jahren hat es sich zu einer Art GitHub für ML und KI entwickelt. Eines der erklärten Ziele der Gründer ist es, Künstliche Intelligenz durch Open Source zu demokratisieren und zu fördern. Hugging Face hat eine sehr aktive Open-Source-Community für NLP-Modelle etabliert.

Hugging Face ist ein US-Unternehmen mit französischen Wurzeln. Es hat seinen Hauptsitz in New York City (Manhattan) und wurde 2016 gegründet. Die Gründer waren Clément Delangue, Thomas Wolf und Julien Chaumond. Hugging Face stellt Tools und Plattformen für Anwendungen zur Verfügung, die auf Maschinellem Lernen basieren.

Der Name Hugging Face leitet sich vom gleichnamigen Emoji, einem umarmenden Smiley, ab. Die erste Entwicklung des Unternehmens war eine Chatbot-KI-App für Teenager. Das heutige Angebot von Hugging Face hat nur noch wenig mit dieser App zu tun. Es hat sich erst nach der Offenlegung des Modells dieses Chatbots und der Idee zur Bereitstellung einer allgemeinen Open-Source-Plattform für Maschinelles Lernen entwickelt.

Mittlerweile ist Hugging Face zu einer Art GitHub für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz geworden. Hugging Face stellt der Community Open-Source-Bibliotheken mit vorgefertigten Modellen zur Verfügung und bietet seiner Community eine Plattform, auf der sich Modelle und KI-Erfahrungen teilen und ausprobieren lassen. Der Fokus liegt auf Modellen zur natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing – NLP). Aber auch in weiteren ML-Bereichen wie im Maschinellen Sehen (Machine Vision), Bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning) oder Überwachten Lernen (Supervised Learning) ist die Hugging-Face-Community sehr aktiv. Eines der erklärten Ziele von Hugging Face ist es, Künstliche Intelligenz durch Open Source zu demokratisieren und zu fördern.

Über die Jahre haben sich zahlreiche große Unternehmen finanziell mit beträchtlichen Summen bei Hugging Face engagiert oder sind strategische Partnerschaften mit Hugging Face eingegangen. Zu diesen Unternehmen zählen zum Beispiel Amazon, Google, Nvidia, AMD, Intel, Salesforce, IBM oder Qualcomm. Der heutige Wert des Unternehmens wird auf mehrere Milliarden US-Dollar geschätzt.

Das Ökosystem von Hugging Face

Das Ökosystem von Hugging Face bietet mittlerweile eine ganze Reihe von Services und Technologien aus dem Bereich des Maschinellen Lernens und der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache. Am bekanntesten sind die Transformers-Bibliothek und die Plattform Hugging Face Hub.

Bei der Transformers-Bibliothek handelt es sich um eine Bibliothek für den einfachen Zugriff auf vortrainierte, mit den Programm-Libraries für Deep Learning PyTorch, TensorFlow und JAX kompatiblen Transformer-Modelle. Diese Modelle lassen sich für verschiedene NLP-Aufgaben wie Übersetzungen, Textklassifizierung, Informationsextraktion, Beantworten von Fragen oder Named Entity Recognition (NER), aber auch für Aufgaben aus dem Bild-, Video- und Audiobereich wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Spracherkennung oder Audioklassifizierung einsetzen. Zur Bibliothek gehören Modelle wie BERT, RoBERTa oder Llama und Modelle der GPT-Familie sowie Varianten davon. Die Modelle der Transformers-Bibliothek lassen sich mit spezifischen Daten feinabstimmen und für eigene Aufgaben verwenden.

Hugging Face Hub ist eine Open-Source-Plattform, auf der sich ML-Modelle, Datensätze und Demos hosten und mit anderen teilen lassen. Die Plattform bietet in einigen Bereichen vergleichbare Funktionen wie GitHub. Dazu zählen das Code-Repository mit Versionskontrolle, Diskussionen und Pull-Requests. Mittlerweile stehen auf der Plattform einige hunderttausend Modelle mit Datensätzen öffentlich zur Verfügung. Jeder kann diese Modelle selbst ausprobieren oder mit ihnen experimentieren. Dadurch wird die Zusammenarbeit und der Wissensaustausch in der NLP-Community gefördert.

Neben Hugging Face Hub und der Transformers-Library bietet das Ökosystem von Hugging Face weitere Services und Bibliotheken wie die Datasets-, Tokenizers-, Evaluierungs-, Simulations- oder Accelerate-Bibliotheken und einiges mehr.

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