¿Qué es Hugging Face?

Hugging Face ha cultivado una de las comunidades de IA más dinámicas del mundo, con usuarios que contribuyen diariamente con nuevos modelos de IA, conjuntos de datos, tutoriales e investigaciones. Ofrecen una API enriquecida que permite a los desarrolladores integrar modelos directamente en aplicaciones, y su plataforma admite una amplia gama de tareas en muchos casos de uso y sectores. Estas son algunas de las principales ventajas de la plataforma:

• Acceso a los últimos modelos

• Flujos de trabajo simplificados

• Implementación y escalado sencillos

• Comunidad próspera

• Enfoque en la IA responsable

Acceso a los últimos modelos

Hugging Face proporciona acceso a través de su Model Hub a miles de modelos preentrenados para tareas como reconocimiento de voz, clasificación de texto, generación de texto, resumen de texto, respuesta a preguntas, generación de imágenes y más. Model Hub se comporta como un mercado donde los usuarios pueden encontrar fácilmente modelos y descargarlos y afinarlos en solo unas pocas líneas de código, lo que ahorra tiempo y Recursos a los desarrolladores e investigadores en comparación con el entrenamiento desde cero.

Flujos de trabajo simplificados

Las bibliotecas Hugging Face son conocidas por ser fáciles de usar y estar bien documentadas. Los principiantes pueden afinar rápidamente modelos potentes y realizar tareas complejas como entrenamiento distribuido, tokenización, evaluación e implementación utilizando herramientas Hugging Face. El acceso tanto a herramientas básicas como avanzadas ha abierto el desarrollo de la IA a una comunidad de profesionales mucho más amplia.

Implementación y escalado sencillos

Más allá del entrenamiento, Hugging Face facilita la implementación de modelos en producción. Las herramientas Hugging Face permiten a los usuarios servir modelos en la web, aplicaciones móviles o sistemas internos sin necesidad de una profunda experiencia en infraestructura. Este soporte full stack hace que la plataforma sea especialmente atractiva para startups y empresas.

Comunidad próspera

Gracias a toda la tecnología fácilmente accesible y a su dinámica comunidad, Hugging Face se ha convertido en un destino para desarrolladores, científicos de datos e investigadores. Es un lugar para que los desarrolladores sin experiencia aprendan de profesionales experimentados y hagan preguntas a personas que pueden haberse enfrentado a desafíos similares.

Enfoque en la IA responsable

Muchos modelos Hugging Face vienen con documentación sobre sus limitaciones, sesgos y casos de uso previstos. La empresa invierte mucho en el gobierno abierto y los debates dirigidos por la comunidad sobre la ética de la IA.

Antes de Hugging Face, los modelos más potentes a menudo eran difíciles de usar porque requerían experiencia especializada y recursos informáticos masivos. El hecho de que las herramientas fueran de código abierto facilitó su uso, ya que incluían todo el código y la documentación necesarios. Esto permitió a investigadores, estudiantes y startups experimentar y construir, lo que aceleró enormemente la innovación a nivel mundial. Después de Hugging Face, los desarrolladores pudieron Compartir fácilmente conocimientos y obtener beneficio de los esfuerzos de los demás, lo que les permitió crear mejores modelos juntos.

Este énfasis en código abierto también alentó a las empresas más grandes a compartir su trabajo, lo que permitió que todo el ecosistema se beneficiara. Microsoft ha integrado los modelos Hugging Face en sus servicios de Azure, proporcionando a los clientes empresariales acceso directo a herramientas de IA de última generación. Del mismo modo, NVIDIA ha colaborado con Hugging Face para optimizar el entrenamiento y la inferencia de modelos para GPU, ayudando a escalar los flujos de trabajo de deep learning a conjuntos de datos masivos.

Hugging Face fue fundada por los empresarios franceses Clément Delangue, Julien Chaumond y Thomas Wolf en la ciudad de Nueva York en 2016.¹ Los empresarios estaban interesados originalmente en crear chatbots para adolescentes, pero al reconocer el poder de los modelos subyacentes a la tecnología chatbot, giraron hacia los propios modelos.

Abrieron el código de sus herramientas internas y lanzaron la primera versión de Hugging Face Transformers Library, que rápidamente se hizo popular entre investigadores e ingenieros. Hugging Face se convirtió en una fuente definitiva de modelos de transformadores preentrenados y, en 2020, la empresa presentó Hugging Face Hub, su repositorio de modelos, que permitía a los usuarios cargar, descargar y compartir modelos fácilmente. Al año siguiente, lanzaron su biblioteca Datasets, que facilitó el intercambio de conjuntos de datos, y Hugging Face Spaces para implementar demostraciones interactivas de IA. En 2022, la empresa adquirió Gradio, una biblioteca de IA de código abierto para desarrollar aplicaciones de machine learning en Python.²

Hugging Face ha lanzado herramientas para modelos multimodales, modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), modelos de difusión y aprendizaje por refuerzo. En 2023, Hugging Face comenzó a colaborar con IBM en watsonx.ai, el estudio de IA de IBM que permite a los usuarios entrenar, validar, ajustar e implementar tanto ML tradicional como las capacidades de IA generativa. Más tarde ese año, IBM participó en una ronda de financiación de la Serie D para Hugging Face.

Estos son los principales servicios de Hugging Face:

Hugging Face Hub

Hugging Face Hub es una plataforma central basada en la web donde los usuarios pueden compartir, descubrir y colaborar en modelos, conjuntos de datos y aplicaciones. Actúa como un "GitHub para IA", que aloja miles de recursos disponibles públicamente. Las páginas de modelos y conjuntos de datos incluyen documentación, ejemplos, seguimiento de versiones y demostraciones en vivo en muchos casos. El Hub también admite repositorios privados para equipos y empresas para una colaboración segura.

Biblioteca de transformadores (Transformers Library)

La biblioteca de transformadores es una de las herramientas más utilizadas para modelos de PLN, visión artificial y deep learning. Es una biblioteca de Python que los usuarios instalan en sus ordenadores o servidores y que proporciona código que les permite utilizar los modelos que encuentran en el Hub. Incluye arquitecturas de modelos, herramientas de preprocesamiento, servicios de entrenamiento y mucho más. Construida sobre marcos populares como PyTorch y TensorFlow, la biblioteca de transformadores permite a los usuarios cargar potentes modelos de ML como BERT, GPT y otros con solo unas pocas líneas de código. También ofrece amplias herramientas para ajustar modelos de código abierto en conjuntos de datos personalizados, lo que lo hace más útil para la investigación y la producción.

Otras bibliotecas

Además de Transformers y Hub, el ecosistema Hugging Face contiene bibliotecas para otras tareas, como el procesamiento de conjuntos de datos ("Datasets"), la evaluación de modelos ("Evaluate") y demostraciones de machine learning ("Gradio").