ما هي شركة Hugging Face؟

أنشأت Hugging Face واحدة من أكثر مجتمعات الذكاء الاصطناعي حيوية في العالم، حيث يسهم المستخدمون بنماذج ذكاء اصطناعي جديدة ومجموعات بيانات وبرامج تعليمية وأبحاث يوميًا. إنهم يقدمون واجهة برمجة تطبيقات غنية تسمح للمطورين بدمج النماذج مباشرة في التطبيقات، كما تدعم منصتهم مجموعة واسعة من المهام عبر العديد من حالات الاستخدام والمجالات. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية للمنصة:

• إمكانية الوصول إلى أحدث النماذج

• مهام سير العمل المبسطة

• النشر والتوسع البسيط

• مجتمع مزدهر

• التركيز على الذكاء الاصطناعي المسؤول

إمكانية الوصول إلى أحدث النماذج

يوفر Hugging Face إمكانية الوصول من خلال Model Hub إلى آلاف النماذج المدربة مسبقًا لمهام مثل التعرف على الكلام وتصنيف النص وإنشاء النص وتلخيص النص والإجابة عن الأسئلة وتوليد الصور وغيرها. يعمل Model Hub بطريقة شبيهة بالسوق حيث يمكن للمستخدمين العثور على النماذج بسهولة و تنزيلها وضبطها بدقة في بضعة أسطر من التعليمات البرمجية، ما يوفر للمطورين والباحثين الوقت والموارد مقارنة بالتدريب من الصفر.

مهام سير العمل المبسطة

تشتهر مكتبات Hugging Face بكونها سهلة الاستخدام وموثقة بصورة جيدة. يمكن للمبتدئين ضبط النماذج فائقة الإمكانات بسرعة وأداء مهام معقدة مثل التدريب الموزع والترميز والتقييم والنشر باستخدام أدوات Hugging Face. لقد أتاح الوصول إلى الأدوات الأساسية والمتقدمة على حد سواء تطوير الذكاء الاصطناعي أمام شريحة أكبر من المتخصصين.

النشر والتوسع البسيط

بالإضافة إلى التدريب، يجعل Hugging Face من السهل نشر النماذج في الإنتاج. تتيح أدوات Hugging Face للمستخدمين طرح النماذج على الويب أو تطبيقات الأجهزة المحمولة أو الأنظمة الداخلية من دون الحاجة إلى خلفية عميقة في البنية التحتية. هذا الدعم للواجهة الأمامية والخلفية للتطبيقات يجعل المنصة جذابة خصوصًا للشركات الناشئة والمؤسسات.

مجتمع مزدهر

بصرف النظر عن جميع التقنيات التي يمكن الوصول إليها بسهولة، فإن مجتمع Hugging Face النابض بالحياة جعله وجهة للمطورين وعلماء البيانات والباحثين. إنه مكان للمطورين عديمي الخبرة للتعلم من الممارسين المخضرمين وطرح أسئلة على الأشخاص الذين ربما واجهوا بالفعل تحديات مماثلة.

التركيز على الذكاء الاصطناعي المسؤول

تأتي العديد من نماذج Hugging Face مع وثائق حول قيودها وتحيزاتها وحالات الاستخدام المقصودة. تستثمر الشركة بكثافة في الحوكمة المفتوحة والمناقشات التي يقودها المجتمع حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.

قبل ظهور Hugging Face، كان من الصعب على الناس في كثير من الأحيان استخدام أقوى النماذج لأنها كانت تتطلب خبرة متخصصة وموارد حاسوبية ضخمة. ساعدت الأدوات مفتوحة المصدر على جعل هذه النماذج أسهل في الاستخدام، مع كل التعليمات البرمجية والوثائق المطلوبة. سمح ذلك للباحثين والطلاب والشركات الناشئة بالتجربة والبناء، ما أدى إلى تسريع الابتكار على مستوى العالم بصورة كبيرة. بعد ظهور Hugging Face، يمكن للمطورين مشاركة المعارف والاستفادة من جهود بعضهم بسهولة، ما يمكنهم من إنشاء نماذج أفضل معًا.

كما شجّع هذا التركيز على المصادر المفتوحة الشركات الكبيرة على مشاركة أعمالها، ما أتاح للنظام البنائي بأكمله بالاستفادة. دمجت شركة Microsoft نماذج Hugging Face في خدمات Azure الخاصة بها، ما يوفر للعملاء من المؤسسات وصولاً مباشرًا إلى أحدث أدوات الذكاء الاصطناعي. وبالمثل، تعاونت NVIDIA مع Hugging Face من أجل تحسين تدريب النموذج والاستدلال على وحدات معالجة الرسومات، ما يساعد على توسيع نطاق مهام سير عمل التعلم العميق إلى مجموعات بيانات ضخمة.

تأسست Hugging Face من قِبل رواد الأعمال الفرنسيين Clément Delangue وJulien Chaumond وThomas Wolf في مدينة نيويورك في عام 2016.¹ كان رواد الأعمال مهتمين في الأصل ببناء روبوتات المحادثة للمراهقين، لكن عندما أدركوا إمكانات النماذج الكامنة وراء التقنية، وجهوا تركيزهم نحو النماذج نفسها.

لقد نشروا أدواتهم الداخلية كمصدر مفتوح وأطلقوا الإصدار الأول من مكتبة محولات Hugging Face التي سرعان ما أصبحت شائعة بين الباحثين والمهندسين. أصبح Hugging Face مصدرًا موثوقًا لنماذج المحولات المدربة مسبقًا، وفي عام 2020، قدمت الشركة Hugging Face Hub، مستودع النماذج الخاص بها، والذي مكن المستخدمين من تحميل النماذج وتنزيلها ومشاركتها بسهولة. في العام التالي، أطلقوا مكتبة مجموعات البيانات الخاصة بهم، والتي جعلت مشاركة مجموعات البيانات أسهل، وHugging Face Spaces لنشر العروض التوضيحية التفاعلية للذكاء الاصطناعي. في عام 2022، استحوذت الشركة على Gradio، وهي مكتبة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لتطوير تطبيقات التعلم الآلي بلغة Python.²

أصدرت Hugging Face أدوات للنماذج متعددة الوسائط والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ونماذج الانتشار والتعلم المعزز. في عام 2023، بدأ Hugging Face في التعاون مع IBM على watsonx.ai، استوديو الذكاء الاصطناعي التابع لشركة IBM والذي يسمح للمستخدمين بتدريب والتحقق من الصحة وضبط ونشر كل من قدرات التعلم الآلي التقليدية وقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي الجديدة. وفي وقت لاحق من ذلك العام، شاركت IBM في جولة تمويلية من الفئة D لشركة Hugging Face.

فيما يلي خدمات Hugging Face الأساسية:

Hugging Face Hub

إن منصة Hugging Face Hub عبارة عن منصة مركزية على شبكة الإنترنت حيث يمكن للمستخدمين مشاركة النماذج ومجموعات البيانات والتطبيقات واكتشافها والتعاون بشأنها. إنه يعمل مثل "GitHub for AI"، ويستضيف آلاف الموارد المتاحة للجمهور. تتضمن صفحات النموذج ومجموعة البيانات الوثائق والأمثلة وتتبع الإصدارات والعروض التوضيحية المباشرة في كثير من الحالات. يدعم Hub أيضًا المستودعات الخاصة للفرق والمؤسسات للتعاون الآمن.

Transformers Library

تعد مكتبة Transformers Library واحدة من أكثر الأدوات استخدامًا في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر ونماذج التعلم العميق. إنها مكتبة Python التي يثبتها المستخدمون على أجهزة الكمبيوتر أو الخوادم الخاصة بهم والتي توفر كودًا يتيح لهم استخدام النماذج التي يجدونها على Hub. تتضمن بنى النماذج وأدوات المعالجة المسبقة ومرافق الخدمات وغيرها الكثير. صُممت Transformers Library بالاستناد إلى الأطر الشائعة مثل PyTorch وTensorFlow، وتتيح للمستخدمين تحميل نماذج التعلم الآلي فائقة الإمكانات مثل BERT وGPT وغيرها ببضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية. كما أنها توفر أدوات واسعة النطاق لضبط النماذج مفتوحة المصدر على مجموعات البيانات المخصصة، ما يجعلها أكثر فائدة للبحث والإنتاج.

مكتبات أخرى

بالإضافة إلى Transformers وThe Hub، يحتوي النظام البنائي لـ Hugging Face على مكتبات لمهام أخرى، مثل معالجة مجموعة البيانات ("Datasets")، وتقييم النموذج ("Evaluate")، والعروض التوضيحية للتعلم الآلي ("Gradio").