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【國外工程師稱它 AI 界 GitHub】Hugging Face 介紹!讓你不用技術底也能掌握 AI 開發過程

AI 界 GitHub:Hugging Face 介紹篇,善用它提高開發效率,讓你專注創新研究成為下個賈伯斯!

這兩週時間,AI 初創公司 Hugging Face 成功吸引了眾多科技巨頭的目光,在 D 輪融資中獲得了 2.35 億美元的注資。這一輪融資中,Google、亞馬遜、NVIDIA、Intel 都成為了該公司的投資者。這不僅使得 Hugging Face 估值在短短時間內翻倍,達到了 45 億美元,更顯示出該公司在 AI 領域的領先地位。

Hugging Face 提供了一系列的工具和服務,幫助開發者更輕鬆地訓練和部署 AI 模型。以下帶你更加了解它的定位與存在價值。

Hugging Face 被 Google、IBM、NVIDIA 看好原因,背後隱藏未來科技革命

Hugging Face,這家於 2016 年由法國企業家 Delangue 與 Julien Chaumond 和 Thomas Wolf 共同創立的公司,最初是以聊天機器人為主,且主要目標群體為青少年。然而,隨著開源應用程式的興起,Hugging Face 迅速調整策略,專注於為機器學習提供創建、測試和部署的平台。該公司現已擁有超過 1 萬名客戶,且其模型中心內有超過 100 萬個資料儲存庫。

隨著全球對 AI 需求日益高漲,有 43% 企業領導者已表示他們計劃在今年增加對 AI 和自動化工具的投資。這種趨勢下使得 Hugging Face 這類的 MLOps 工具受到了廣大的關注和支持。其最大優勢在於能夠簡化將 AI 投入生產的過程,幫助實現生產力效率提升(MLOps 為機器學習作業,目標是為使用者提供一個全面、易於調整且可以實現自動化流程的一種機器學習解決方案)。

事實上,也有報告預測到了 2030年,MLOps 市場規模將超過 150 億美元。這也解釋了為何 Google、IBM、NVIDIA 等科技巨頭會對 Hugging Face 寄予厚望。

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AI 界 GitHub 非它莫屬,工程師:使用上感覺很熟悉

Hugging Face 主打功能是讓用戶能夠自主創建 AI 模型並將其託管在其平台上,不僅包括添加資料訊息、上傳必要文件、追蹤版本更新等操作,更能讓開發者自行決定模型的公開性,選擇在何時發布以及是否將其公開。如此彈性與自主,使得 Hugging Face 在功能上與 GitHub 有著許多相似之處,也因此受到了眾多工程師的喜愛,甚至被譽為是 AI 界的 GitHub。

除此之外,Hugging Face 還提供了一個龐大模型庫,其中包含了超過 20 萬個可供使用的模型。這些模型涵蓋了多個領域:

  • 自然語言處理,能夠完成翻譯、摘要和文字生成等任務。
  • 音檔處理,如自動語音識別和文字轉語音。
  • 電腦視覺處理:幫助電腦理解現實世界的圖像,對於自動駕駛領域來說尤為重要。
  • 多模態模型處理:能夠同時處理和呈現多種不同類型的數據,如文字、圖像和音檔。

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翻成「擁抱臉」聽來很友善,幫助開發者地方果真「人如其名」

在過去的 AI 世界裡,想要訓練先進的自然語言處理轉換器模型堪稱是一項「不可能的任務」,尤其是當預算成本成為限制因素。以前開發者需要投入數百萬美元的資金才能進行這樣的項目,這使得許多小型公司或團隊在資源和資金上難以與 META、Microsoft、Google 等科技巨頭競爭,更不要提日後能與之並列相同地位。

然而,Hugging Face 出現卻改變了這一切。現在,開發者不再需要深厚的技術背景或專業知識,他們可以依靠 Hugging Face 預訓練模型來簡化開發過程。此外,Hugging Face 還整合了 Transformer 模型,使開發者能夠進行模型可解釋性任務,如特徵重要性分析,這有助於他們深入了解模型運作方式,甚至更加清楚模型的預測結果為何。

更令人振奮的是,Hugging Face 不僅是一個模型訓練平台,它還支援各種應用工具的擴展,例如自動翻譯文件並將其上傳到雲端硬碟,或是編輯試算表以使資料更加易讀。此外,Hugging Face 也可以和其他 NLP 工具集成,如 PyTorch、TensorFlow 和 JAX,這使得用戶能夠根據他們的個人偏好選擇合適的深度學習框架。這些功能不但大大提高工作效率,更使他們能夠更加專注於創新和開發階段,而不必從頭開始。

隨著科技快速發展,AI 工具已經從一個遙不可及的概念,轉變成日常生活和工作中不可或缺的助手。Hugging Face 不僅展現了當前 AI 技術的強大,更代表了未來發展的無限可能性。隨著更多資源和投資湧入,我們可以期待 Hugging Face 將會帶來更多創新和突破,同時這也點出一個值得令我們思考的問題:在這 AI 時代之下,還有哪些領域等待著我們去發掘機會?

 

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*本文開放合作夥伴轉載,資料來源:《TechCrunch》、ZapierAPIFY Blog維基百科。首圖來源:Hugging Face

(責任編輯:廖紹伶)