Hugging Face是一个由人工智能社区构建未来的平台，主要功能和特点如下：

模型、数据集与应用协作

1. 模型资源丰富
2. 拥有469,541个模型，涵盖文本生成（如meta - llamma/Llama - 2 - 70b、openchat/openchat等）、多模态（如Text - to - Image的stabilityai/stable - diffusion - x1 - base、Image - to - Text的1llyasviel/ControlNet - v1 - 1等）、计算机视觉（如图像分类、目标检测、图像分割等）、自然语言处理（如文本分类、问答、翻译等）、音频（文本转语音、语音识别等）、强化学习、机器人等众多任务类型。
3. 模型不断更新，部分模型在近几天或几周内有更新记录，且有相应的更新时间和关注度（如点赞数等）显示。
4. 数据集多样：提供多种数据集，例如microsoft/orca - agentinstruct - 1M - v1等，可用于不同的机器学习任务研究与开发。
5. 应用协作平台：支持用户创建、发现和协作开发机器学习模型、数据集及应用，可在平台上托管和协作处理无限的模型、数据集和应用程序。

功能与服务

1. 快速开发支持
2. 提供HF开源栈帮助用户更快地进行机器学习开发，例如可通过transformers库的pipeline函数进行文本生成等任务，也可直接加载模型；使用Diffusers库进行图像生成。
3. 涵盖多种模态（文本、图像、视频、音频、3D等）的相关模型与任务，方便用户探索不同类型的机器学习应用。
4. 个人展示与社区互动：用户可以分享自己的工作成果，构建机器学习个人资料，如Amy Roberts展示其更新的模型等活动。同时平台具有社区功能，用户间可进行互动交流。
5. 计算与企业服务
6. 计算服务：提供付费计算解决方案，用户可以将应用部署在优化的推理端点，或通过简单操作将Spaces应用升级到GPU，GPU服务每小时0.60美元起。
7. 企业服务：为团队提供具有企业级安全、访问控制和专用支持的先进平台，每人每月20美元起，已有超过50,000个组织在使用Hugging Face。

开源项目

1. 拥有多个重要的开源项目，如Transformers（135,312个相关内容，用于PyTorch、TensorFlow和JAX的先进机器学习工具）、Diffusers（26,297个相关内容，用于图像和音频生成的先进扩散模型）、Safetensors（2,903个相关内容，安全存储和快速分发神经网络权重的方式）、Hub Python Library（2,123个相关内容，用于管理HF Hub仓库的客户端库）、Tokenizers（9,065个相关内容，快速分词器）、PEFT（16,504个相关内容，大模型的参数高效微调方法）、Transformers.js（12,133个相关内容，用于Web的先进机器学习，可在浏览器中直接运行）、timm（32,329个相关内容，先进计算机视觉模型等）、TRL（10,129个相关内容，用强化学习训练变压器语言模型）、Datasets（19,281个相关内容，用于访问和共享计算机视觉、音频和NLP任务的数据集）、Text Generation Inference（9,134个相关内容，用于服务大语言模型的工具包）、Accelerate（7,967个相关内容，便于使用多GPU、TPU和混合精度训练和使用PyTorch模型）。

官网

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