HuggingFace是一个开源的自然语言处理AI工具平台，它为NLP的开发者和研究者提供了一个简单、快速、高效、可靠的解决方案，让NLP变得更加简单、快速、高效、可靠。
Hugging Face平台主要包括以下几个部分：
Transformers：一个提供了数千种预训练好的NLP模型（如BERT、GPT-3等）以及相应工具包（如PyTorch、TensorFlow等）接口的库，可以方便地加载、使用、修改、分享这些模型；
Datasets：一个提供了数百种高质量且多样化的NLP数据集（如SQuAD、GLUE等）以及相应工具包接口（如Pandas等）接口的库，可以方便地下载、使用、分析、分享这些数据集；
Spaces：一个提供了免费且易用的在线服务平台，可以方便地部署、展示、测试自己或他人基于Transformers或Datasets构建好的NLP应用或项目；
Hub：一个提供了一个在线的模型和数据集的仓库，可以方便地浏览、搜索、下载、上传、分享自己或他人的NLP模型和数据集；
Accelerate：一个提供了一个简单且高效的分布式训练和推理的工具包，可以方便地在不同的设备和平台上运行和优化自己的NLP模型；
Tokenizers：一个提供了一个快速且灵活的文本分词和编码的工具包，可以方便地处理不同的语言和格式的文本数据；
Course：一个提供了一个免费且实用的NLP在线课程，可以方便地学习和掌握NLP的基础知识和最新技术。 https://github.com/huggingface/awesome-huggingface
Hugging Face成立于2016年，与其他同期创业公司类似，成立初期奔跑在聊天机器人赛道。
最初，Hugging Face推出一款面向青少年的聊天机器人APP，其用AI技术生成的表情和笑话，旨在为青少年提供情感疏导、娱乐服务。
例如，当用户发送自拍照，或者是一个悲伤的表情时，聊天机器人能够做出相应的反应。
然而，公司发展并没有很大起色，苦于破局的创始人转向训练聊天机器人的NLP能力，同时构建了一个底层库来容纳各种机器学习模型和数据集，并且作为开源项目公开发布。
无心插柳柳成荫，Hugging Face迅速走红。
如今，聊天机器人早已从App Store中下架，而Hugging Face却成为GitHub史上增长最快的机器学习库，其Transformer开源库累计有96302个Star和20000多个分支。此外，Hugging Face提交共享了166894个训练模型，26900个数据集。
成立六年多时间里，Hugging Face估值一路冲高。
在去年的C轮融资中，公司估值达20亿美元，由Lux Capital领投，红杉基金等跟投，NBA球星杜兰特也入股了。
对于取得的这些成绩，Clément在机器学习播客中表示：
Hugging Face之所以快速增长是缘于弥补了科学与生产之间的鸿沟，通过搭建平台为开源界和科学界赋能，所产生的价值比通过搭建专有工具产生的价值要高上千倍。
某种程度上，Hugging Face是在构建人工智能领域的“GitHub”，让其成为一个由社区开发者驱动的开源平台。
开放、开源才是正解？
自ChatGpt爆火以来，AI赛道风起云涌。各大科技巨头争先恐后入局，抢夺领先地位。在这一背景下，Hugging Face扛起了“开源”的大旗，推出开源版HuggingChat，打破闭源模式ChatGPT的主导地位。在发布HuggingChat的当天，Julien Chaumond发推文称：有人说封闭的API正在获胜，但我们永远不会放弃为开源AI而战；
Hugging Face · GitHub
Models - Hugging Face
https://blog.csdn.net/a1920993165/article/details/128082968
HuggingFace简明教程,BERT中文模型实战示例.NLP预训练模型,Transformers类库,datasets类库快速入门._哔哩哔哩_bilibili
HuggingFace简明教程_weixin_44748589的博客-CSDN博客
Huggingface 超详细介绍 - 知乎文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-652667.html
https://www.cnblogs.com/dongxiong/p/12763923.html文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-652667.html
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