Hugging Face, Inc. ist ein US-amerikanisches Unternehmen, das Werkzeuge für die Erstellung von Anwendungen mit maschinellem Lernen entwickelt. Es ist vor allem bekannt für seine Transformers-Bibliothek, die für Anwendungen im Bereich der Computerlinguistik entwickelt wurde, und seine Plattform, die es Nutzern ermöglicht, Modelle und Datensätze für maschinelles Lernen zu teilen.[1] Der Name geht auf das Unicode Emoji für eine Umarmung (🤗) zurück.[2]

Hugging Face
Rechtsform Inc
Sitz New York City
Website https://huggingface.co/
Homepage von Hugging Face mit dem namensgebenden Emoji

Geschichte

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Das Unternehmen wurde 2016 von den französischen Unternehmern Clément Delangue, Julien Chaumond und Thomas Wolf in New York City gegründet[3]. Ursprünglich entwickelte es eine Chatbot-App, die sich an Teenager richtete. Nachdem das Modell hinter dem Chatbot offengelegt wurde, konzentrierte sich das Unternehmen auf eine Plattform für maschinelles Lernen.

Dienstleistungen und Technologien

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Transformers-Bibliothek

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Die Transformers-Bibliothek ist ein Python-Paket, das Open-Source-Implementierungen von Transformer-Modellen für Text-, Bild- und Audiodaten enthält. Sie ist kompatibel mit den Deep-Learning-Bibliotheken PyTorch, TensorFlow und JAX und beinhaltet Implementierungen von bedeutenden Modellen wie BERT und GPT-2. Die Bibliothek hieß ursprünglich „pytorch-pretrained-bert“, wurde dann in „pytorch-transformers“ umbenannt und schließlich in „transformers“.[4]

Hugging Face Hub

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Der Hugging Face Hub ist eine Plattform (zentraler Webdienst) für das Hosting von:

  • Git-basierten Code-Repositories, mit Funktionen ähnlich wie bei GitHub, einschließlich Diskussionen und Pull-Requests für Projekte.
  • Modellen, ebenfalls mit Git-basierter Versionskontrolle;
  • Datensätzen, hauptsächlich in Text, Bildern und Audio;
  • Webanwendungen („Spaces“ und „Widgets“), die für kleine Demos von Maschinenlernanwendungen gedacht sind.[5]

Andere Bibliotheken

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Neben Transformers und dem Hugging Face Hub enthält das Hugging Face-Ökosystem Bibliotheken für andere Aufgaben, wie die Verarbeitung von Datensätzen („Datasets“), die Bewertung von Modellen („Evaluate“), Simulation („Simulate“), Demos für maschinelles Lernen („Gradio“).[6]

Einzelnachweise

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  1. Ruth Fulterer: KI-Forschung nach dem Vorbild Cern: Die ehemalige Spass-Firma Hugging Face fordert Meta und Google heraus. In: Neue Zürcher Zeitung. Neue Zürcher Zeitung, 17. Mai 2022, abgerufen am 28. Juli 2023.
  2. Faustine Ngila: The GitHub of AI is named after an emoji—and Microsoft has its fingers in it already. In: Quartz. 31. Mai 2023, abgerufen am 28. Juli 2023 (englisch).
  3. Romain Dillet: Hugging Face wants to become your artificial BFF. In: TechCrunch. 9. März 2017, abgerufen am 13. Dezember 2023 (amerikanisches Englisch).
  4. Hugging Face: Series 🤗 Transformers. In: huggingface.co. Hugging Face Inc., abgerufen am 28. Juli 2023 (englisch).
  5. Hugging Face Inc.: Hugging Face Hub documentation. Abgerufen am 28. Juli 2023 (englisch).
  6. Hugging Face Documentations. Abgerufen am 28. Juli 2023 (englisch).