Hugging Face公司介绍
那么,这是一家什么样的企业?为什么2016年才创立的企业,能有如此大的号召力?本文将简要介绍这家企业相关的信息。
Hugging Face的创立历史
Hugging Face创立于2016年。最早是一家开发聊天机器人的企业。他们的目标是使用聊天机器人为无聊的年轻人解闷。当然,这样的创意虽然看起来很好,但显然并没有做得很大。HuggingFace的转变主要来源于它在NLP领域的贡献。在Bert发布不久之后,他们贡献了一个基于Pytorch的Bert预训练模型,即pytorch-pretrained-bert。相信这个库很多人都使用过,这个库非常好用,于是也顺着NLP模型的发展不断扩张。如今,HuggingFace整合了他们的贡献的NLP领域的预训练模型,发布了Transformers库。Transformers 提供了数以千计的预训练模型(包括我们熟知的Bert、GPT、GPT-2、XLM等),支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨让最先进的 NLP 技术人人易用。
如今的Transformers在GitHub上已经有5.38万个stars,被fork了1.27万次。足以证明它的火爆。除此之外,他们还提供了datasets库用以方便访问公开的NLP数据集等很多优秀的工具。HuggingFace也凭借他们贡献的这些内容,吸引了大批的开发者。因此,他们也顺理成章地建立了自己的社区,也吸引了大批的机构入驻。
HuggingFace的业务
如今,HuggingFace的官方网站已经是一个大型的人工智能社区。他们运营着很多产品。HuggingFace的社区模式与我们现有的社区不一样。他们相当于一个机构的品牌专区。每一个机构可以在上面发布自己的模型、数据集和Spaces(这是才出来的一个托管AI应用或者展示AI应用的东西)。
从图中我们可以看到,Facebook AI发布了136个模型,微软发布了86个模型等等。当然,除了这种比较新的可以让大家管理宣传自己AI能力的社区,HuggingFace也有discord社区、community社区和博客等。此外,由于他们的NLP实力很强,他们也在官网中提供了自己的基于NLP的服务和报价,包括直接的专家支持、推断API和AutoNLP等业务。可以帮助我们解决企业的NLP相关的问题。总结一下,他们提供的服务如下:
- 机构品牌发布模型、数据集、AI应用展示的社区
- 开源的模型、数据集、工具库
- NLP相关的解决方案
- NLP相关的课程
Hugging Face在人工智能领域的影响力很大,运营着很大的一个社区。它的成长转变也是因为贡献了基于pytorch的bert而发生了很大的变化。目前,它们的社区非常活跃,也在持续地贡献优秀的产品。像他们提供的transformers、tokenizers、datasets、accelerate库都对NLP相关的实践产生了很大的促进。此外,各大公司在它的社区的贡献和支持,也让这家企业的社区更加活跃和健康。国内其实应该也需要这样的企业和氛围。不仅需要一些愿意做“贡献”的优秀企业,也需要各个巨头可以放下身段参与社区的建设,支持一些初创的小企业。而不是一味地互相斗争,计算一些鸡毛蒜皮的利益,搞得大家都没了尊重,只剩下啧啧啧了~~respect
Hugging Face是一家总部位于美国的人工智能公司,致力于开发自然语言处理(NLP)技术和相关工具。该公司成立于2016年,由Clément Delangue、Julien Chaumond和Thomas Wolf共同创立。他们的目标是构建一个面向开发者和研究人员的社区,以推动自然语言处理领域的发展。
Hugging Face在NLP领域中著名的产品和项目包括:
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Transformers:一个自然语言处理模型库,提供了多种预训练的NLP模型,如BERT、GPT等,可以用于文本分类、命名实体识别、问答等任务。
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Datasets:一个开放的数据集平台,提供了多种数据集用于训练和评估自然语言处理模型。
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Tokenizers:一个高效的文本分词库,支持多种语言,包括Python、C++等多种编程语言。
Hugging Face的产品和项目在NLP领域受到了广泛的关注和使用,被许多企业、研究机构和开发者所采用。
本文来自博客园,作者:海_纳百川,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/chentiao/p/17355025.html,如有侵权联系删除
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