Hugging Face Hub:大模型的参数中心
引言
可以说ChatGPT已经到了人尽皆知的程度，如果再把ChatGPT挂在嘴上就有些不咸不淡了。大模型、大语言模型、LLM等专业术语不清楚是否可以让您可以在朋友圈再嘚瑟一下。本文要介绍的Huging Face则足够让您从一位门外汉摇身一变成为大模型内行。
什么是Hugging Face
Hugging Face是一家人工智能公司，专注于自然语言处理（NLP）和机器学习领域。该公司的使命是使人工智能技术更加普及和可访问，通过开源工具和模型的提供，帮助开发者和研究人员在NLP领域取得更好的成果。
Hugging Face最著名的贡献是开发和维护了一个名为"Transformers"的开源库。这个库提供了大量预训练的Transformer模型，如BERT、GPT、RoBERTa等，这些模型在NLP任务中表现出色。通过使用Transformers库，开发者可以方便地使用这些预训练模型进行文本分类、命名实体识别、机器翻译等各种NLP任务。
除了提供预训练模型，Hugging Face还开发了一个名为"Tokenizers"的开源库，用于处理文本的分词和编码。这个库支持多种语言和分词算法，并提供了高性能的分词工具，可以用于构建NLP应用。
Hugging Face还开发了一个名为"Datasets"的开源库，用于处理和管理各种NLP数据集。这个库提供了简单易用的API，可以方便地加载、处理和预处理各种NLP数据集，加速了数据处理的过程。
此外，Hugging Face还提供了一个名为"Hugging Face Hub"的平台，用于共享和管理NLP模型和数据。开发者和研究人员可以在该平台上上传和下载模型、数据和实验结果，方便地与其他人分享和合作。
总之，Hugging Face致力于为NLP社区提供高质量的开源工具和模型，帮助开发者和研究人员更轻松地构建和部署自然语言处理应用。他们的贡献在加速了NLP技术的发展和普及化方面起到了重要的作用。
Hugging Face Hub
互联网时代来临，开发者成为香饽饽，为了提高代码的开发和管理效率，继SVN之后，Git技术应运而生。基于Git打造的开源共享平台Github成为开发者集聚之地。
移动互联网到了，iOS和安卓开发培训几个月即可上岗，依旧一人难求。为了满足层出不穷的各类APP的分发以及用户尝鲜、使用的需求，APP应用商店成了APP聚合地。
云计算闯入，各类云原生势如破竹般走进我们的视野，其中Docker容器技术成为云计算不可或缺的有力支撑。自动化部署、k8s让运维变得更有章法有次序。各类开源产品的官方镜像成了首选，分享与下载也成为了刚需。但是镜像通常比较大，动不动就是几个G，Docker官方则提供了Docker Hub来解决。
大模型凭借ChatGPT的一声惊天雷，以迅雷不及掩耳之势闯入了我们的生活。6b、7b、13b、70b、130b等不同参数量的模型层出不穷。模型越来越大，同时也伴随着模型参数文件从几百M已经飙升到了几十个G。对于普通的用户，我们想要训练一个大模型几乎没有了可能性，但是我们可以通过部署开源模型来体验大模型带来的神奇效果。大模型参数从哪里下载？答案就是Hugging Face Hub。
Hugging Face Hub 是一个用于分享、发现和管理自然语言处理（NLP）模型和数据集的开放平台。它由 Hugging Face 创建，旨在帮助研究人员、工程师和开发者共享和使用各种 NLP 资源。
Hugging Face Hub 提供了一个集中的地方，让用户能够以简单的方式共享和访问预训练的 NLP 模型和数据集。它允许用户上传和发布自己的模型和数据集，并通过一个简单的命令行界面进行管理。用户可以共享模型权重、模型架构、训练代码和超参数，以及数据集文件和元数据。
通过 Hugging Face Hub，用户可以轻松地发现和使用他人共享的 NLP 模型和数据集。用户可以通过搜索功能找到感兴趣的资源，查看模型的元数据和评级，并使用一行代码将其加载到自己的项目中。此外，用户还可以为其他用户的模型和数据集提供反馈和评价。
Hugging Face Hub 还提供了一些便捷的功能，如模型的版本控制、模型转换和部署。用户可以跟踪模型的不同版本，方便回溯和管理。同时，用户可以将模型转换为不同的格式，以适应不同的平台和库。此外，用户还可以使用 Hugging Face Hub 提供的 API，将模型部署到云端或边缘设备上进行推理。
总之，Hugging Face Hub 是一个方便的平台，为 NLP 社区提供了共享、发现和管理模型与数据集的便捷方式。它促进了 NLP 研究和应用的进展，使得各种 NLP 资源更易于访问和使用。
Hugging Face官网
Hugging Face 官网：https://huggingface.co
本文写于2023年8月15日下午。