严什么的烟 网站建设,建设网站通过什么赚钱,2024最新版qq官方下载,婚庆设备租赁网站源码在当今快速发展的机器学习(ML)领域#xff0c;没有任何一个公司#xff0c;包括科技巨头#xff0c;能够独立“解决AI”。这是一个需要通过共享知识和资源在社区中协作来实现的目标。正是基于这个信念#xff0c;Hugging Face Hub应运而生#xff0c;它是一个集成了超过12…在当今快速发展的机器学习(ML)领域没有任何一个公司包括科技巨头能够独立“解决AI”。这是一个需要通过共享知识和资源在社区中协作来实现的目标。正是基于这个信念Hugging Face Hub应运而生它是一个集成了超过120,000个模型、20,000个数据集和50,000个演示的平台旨在促进ML工作流程中的协作与共享。 Hugging Face Hub提供了一个中央位置任何人都可以在这里分享、探索、发现和实验开源机器学习。我们正在构建最大的开源模型、数据集、演示和指标集合以实现民主化和为每个人推进ML的目标。 为了加强社区成员之间的互动和合作我们鼓励大家阅读行为守则和内容指南了解我们期望社区成员所维护的价值观。 Hugging Face Hub能为您提供什么 Hugging Face Hub托管基于Git的仓库这些仓库是带有版本控制的桶可以包含所有的文件。 在此平台上您可以上传和发现 模型托管最新的NLP、视觉和音频任务的前沿模型。数据集提供不同领域和模态的广泛数据集。空间Spaces在浏览器中直接演示ML模型的交互式应用。 此外Hub提供版本控制、提交历史、差异、分支以及超过十几种库集成的功能您可以在仓库文档中了解所有仓库共享的特性。 模型 在社区的共享下您可以发现并使用数以万计的开源ML模型。为了促进负责任地使用和开发模型模型仓库配备了模型卡片以告知用户每个模型的局限性和偏见。还可以包括有关其任务、语言和指标的附加元数据如果仓库包含TensorBoard跟踪甚至可以添加训练指标图表。为您的模型添加推理小部件也很简单允许任何人直接在浏览器中与模型互动对于程序化访问提供了API以即时服务您的模型。 丰富的资源库 Hugging Face Hub以Git为基础的仓库系统不仅提供版本控制、提交历史、差异、分支等功能还整合了十几种库使得共享和发现资源变得前所未有的简单。 模型从NLP、视觉到音频任务你可以发现和使用数以万计的开源ML模型。为促进负责任地使用模型每个模型仓库都配备了模型卡片详细说明了模型的局限性和偏见。数据集Hub收录了超过5,000个数据集支持100多种语言涵盖NLP、计算机视觉和音频等多个领域的任务。通过详尽的数据集卡片和数据集预览用户可以直接在浏览器中探索数据。Spaces提供了一种简单的方式来托管ML演示应用支持Gradio和Streamlit两种Python SDK使得在几分钟内就能构建出酷炫的应用。 数据集 Hub是超过5,000个数据集的家园这些数据集涵盖了100多种语言可用于NLP、计算机视觉和音频的广泛任务。Hub简化了数据集的查找、下载和上传过程。数据集伴随着详尽的文档如数据集卡片和数据集预览让您可以直接在浏览器中探索数据。虽然许多数据集是公开的但组织和个人可以创建私有数据集以符合许可或隐私问题。您可以在Hugging Face Hub文档中进一步了解数据集。 空间Spaces Spaces是在Hub上托管ML演示应用的简便方式。它们允许您构建ML作品集在会议或对利益相关者展示项目并与ML生态系统中的其他人协作。 目前我们支持两个出色的Python SDKGradio和Streamlit让您在几分钟内构建酷炫的应用。用户还可以创建静态Spaces这些Spaces是Space内的简单HTML/CSS/JavaScript页面。 在探索了一些Spaces看看我们的每周Space之后深入了解Spaces文档学习如何创建您自己的Space。您还可以将您的Space升级以在GPU或其他加速硬件上运行。 组织 公司、大学和非营利组织是Hugging Face社区的重要组成部分Hub提供了组织功能可用于分组账户并管理数据集、模型和Spaces。教育工作者还可以为使用Hugging Face的课堂创建协作组织。组织的仓库将在组织的页面上展示组织的每个成员都有能力贡献到仓库中。除了方便地分组所有组织的工作外Hub还允许管理员设置角色以控制对仓库的访问并管理其组织的支付方式和账单信息。当协作时机器学习更加有趣 探索现有的组织创建新组织并访问组织文档以了解更多信息。 随着机器学习技术的不断进步Hugging Face Hub提供了一个独特的、以社区为中心的平台旨在促进开源机器学习资源的共享与协作。无论您是数据科学家、研究人员还是ML爱好者Hugging Face Hub都是探索和贡献于这一创新领域不可或缺的资源。 后续 后续我会围绕这个huggingface系列框架详细的写一下说明文档从安装、使用、模型训练、数据下载等等方面写一个专题文章。希望NLP方向的小伙伴们能够喜欢。