Ce înseamnă Hugging Face
Hugging Face este o companie fondată în 2016 la New York de antreprenorii francezi Clément Delangue, Julien Chaumond și Thomas Wolf. A pornit ca o aplicație de chat pentru adolescenți, apoi s-a reorientat spre instrumente open source pentru AI. Numele și logo-ul vin de la emoji-ul „față care îmbrățișează”.
Astăzi este locul central în care cercetătorii, firmele și pasionații publică modele AI. Pe Hugging Face Hub se găsesc peste un milion de modele (de limbaj, imagine, sunet), seturi de date și aplicații demonstrative numite Spaces, pe care le poți încerca direct în browser.
Cum funcționează
Fiecare model are o pagină cu fișierele ponderilor, un model card cu descrierea, licența și limitările lui și, adesea, un exemplu de utilizare. Modelele se descarcă direct sau prin biblioteci Python.
Compania întreține biblioteci open source foarte folosite: transformers (încarcă și rulează mii de modele cu câteva linii de cod), datasets și diffusers (pentru modele de imagine). Oferă și servicii plătite pentru găzduirea modelelor și pentru firme. A coordonat proiectul de cercetare deschisă BigScience, care a produs modelul multilingv BLOOM.
Pe înțelesul tuturor
Hugging Face este pentru modelele AI ce este o bibliotecă publică uriașă cu raft deschis: găsești aproape orice, îl poți împrumuta gratuit, dar trebuie să citești fișa fiecărei cărți ca să știi dacă e potrivită și ce ai voie să faci cu ea.
Exemplu
Un student la Politehnica din București are nevoie de un model care să recunoască sentimentul în recenzii scrise în română. Caută pe Hugging Face, găsește câteva modele antrenate pe texte românești, le testează direct în pagină și îl alege pe cel cu licența și rezultatele potrivite pentru lucrarea de licență.
De reținut
- Hugging Face Hub = depozitul central al modelelor și seturilor de date deschise.
- Biblioteca transformers este standardul de facto pentru a folosi modele deschise în Python.
- Verifică licența și model card-ul înainte de a folosi un model.
Nu confunda
- Hugging Face vs. un model: Hugging Face nu este un model AI, ci platforma care găzduiește modele create de mulți autori.
Termeni înrudiți
- Model open source / open weights: Model AI ale cărui ponderi pot fi descărcate și rulate de oricine; un model complet open source ar include și codul și informații despre date.
- Model card: Un document scurt care descrie un model AI: scopul, datele, performanța, limitele și riscurile cunoscute.
- Set de date (dataset): O colecție organizată de exemple (texte, imagini, tabele) folosită pentru a antrena, verifica sau compara modele AI.
- Transformer: Arhitectura de rețea neuronală, prezentată de Google în 2017, pe care sunt construite aproape toate modelele de limbaj actuale.
- PyTorch: Bibliotecă open source pentru deep learning, creată la Meta, cea mai folosită în cercetare și la antrenarea modelelor de limbaj.
- Stable Diffusion: Model de generare a imaginilor din text, publicat în 2022 cu ponderi deschise, care poate rula pe un calculator personal cu o placă video bună.