Plattform und Bibliotheken rund um Hugging Face.
Accelerate ist eine quelloffene Bibliothek von Hugging Face, die PyTorch-Trainingscode mit minimalen Änderungen auf beliebiger Hardware und in verteilten Setups lauffähig macht — inklusive Mixed Precision sowie FSDP- und DeepSpeed-Unterstützung.
Datasets ist eine Open-Source-Python-Bibliothek von Hugging Face zum Laden, Verarbeiten und Teilen von Datensätzen für maschinelles Lernen. Sie nutzt Apache Arrow und Memory-Mapping, um auch sehr große Datenmengen effizient zu handhaben.
Diffusers ist eine quelloffene Python-Bibliothek von Hugging Face zum Nutzen und Trainieren von Diffusionsmodellen für die Bild-, Video- und Audiogenerierung. Sie baut auf PyTorch auf und gliedert sich in Pipelines, Modelle und Scheduler.
Hugging Face ist die zentrale Plattform der Open-Source-KI-Community — Hub für Modelle, Datasets und Demos sowie Anbieter weit verbreiteter Bibliotheken wie Transformers, Diffusers und PEFT.
Zentrale Plattform für offen geteilte KI-Modelle, Datensätze und Demos — eine Art GitHub für Machine-Learning-Artefakte.
Hugging Face Spaces ist eine Hosting-Plattform, auf der sich interaktive Machine-Learning-Anwendungen ohne eigene Server-Infrastruktur bereitstellen und teilen lassen. Apps werden direkt im Browser nutzbar, etwa über Gradio, Streamlit, Docker oder statisches HTML.
Open-Source-Python-Bibliothek von Hugging Face, die einen einheitlichen Zugriff auf tausende vortrainierte Modelle für Text, Bild und Audio bietet.