HuggingFace Hub系列：推动NLP前进的协作平台_huggingface-hub nlp

在当今快速发展的机器学习(ML)领域，没有任何一个公司，包括科技巨头，能够独立“解决AI”。这是一个需要通过共享知识和资源在社区中协作来实现的目标。正是基于这个信念，Hugging Face Hub应运而生，它是一个集成了超过120,000个模型、20,000个数据集和50,000个演示的平台，旨在促进ML工作流程中的协作与共享。

Hugging Face Hub提供了一个中央位置，任何人都可以在这里分享、探索、发现和实验开源机器学习。我们正在构建最大的开源模型、数据集、演示和指标集合，以实现民主化和为每个人推进ML的目标。

为了加强社区成员之间的互动和合作，我们鼓励大家阅读行为守则和内容指南，了解我们期望社区成员所维护的价值观。

Hugging Face Hub能为您提供什么？

Hugging Face Hub托管基于Git的仓库，这些仓库是带有版本控制的桶，可以包含所有的文件。

在此平台上，您可以上传和发现：

• 模型：托管最新的NLP、视觉和音频任务的前沿模型。
• 数据集：提供不同领域和模态的广泛数据集。
• 空间（Spaces）：在浏览器中直接演示ML模型的交互式应用。

此外，Hub提供版本控制、提交历史、差异、分支以及超过十几种库集成的功能！您可以在仓库文档中了解所有仓库共享的特性。

模型

在社区的共享下，您可以发现并使用数以万计的开源ML模型。为了促进负责任地使用和开发模型，模型仓库配备了模型卡片，以告知用户每个模型的局限性和偏见。还可以包括有关其任务、语言和指标的附加元数据，如果仓库包含TensorBoard跟踪，甚至可以添加训练指标图表。为您的模型添加推理小部件也很简单，允许任何人直接在浏览器中与模型互动！对于程序化访问，提供了API以即时服务您的模型。

丰富的资源库

Hugging Face Hub以Git为基础的仓库系统，不仅提供版本控制、提交历史、差异、分支等功能，还整合了十几种库，使得共享和发现资源变得前所未有的简单。

• 模型：从NLP、视觉到音频任务，你可以发现和使用数以万计的开源ML模型。为促进负责任地使用模型，每个模型仓库都配备了模型卡片，详细说明了模型的局限性和偏见。
• 数据集：Hub收录了超过5,000个数据集，支持100多种语言，涵盖NLP、计算机视觉和音频等多个领域的任务。通过详尽的数据集卡片和数据集预览，用户可以直接在浏览器中探索数据。
• Spaces：提供了一种简单的方式来托管ML演示应用，支持Gradio和Streamlit两种Python SDK，使得在几分钟内就能构建出酷炫的应用。

数据集

Hub是超过5,000个数据集的家园，这些数据集涵盖了100多种语言，可用于NLP、计算机视觉和音频的广泛任务。Hub简化了数据集的查找、下载和上传过程。数据集伴随着详尽的文档，如数据集卡片和数据集预览，让您可以直接在浏览器中探索数据。虽然许多数据集是公开的，但组织和个人可以创建私有数据集，以符合许可或隐私问题。您可以在Hugging Face Hub文档中进一步了解数据集。

空间（Spaces）

Spaces是在Hub上托管ML演示应用的简便方式。它们允许您构建ML作品集，在会议或对利益相关者展示项目，并与ML生态系统中的其他人协作。

目前，我们支持两个出色的Python SDK（Gradio和Streamlit），让您在几分钟内构建酷炫的应用。用户还可以创建静态Spaces，这些Spaces是Space内的简单HTML/CSS/JavaScript页面。

在探索了一些Spaces（看看我们的每周Space！）之后，深入了解Spaces文档，学习如何创建您自己的Space。您还可以将您的Space升级，以在GPU或其他加速硬件上运行。

组织

公司、大学和非营利组织是Hugging Face社区的重要组成部分！Hub提供了组织功能，可用于分组账户并管理数据集、模型和Spaces。教育工作者还可以为使用Hugging Face的课堂创建协作组织。组织的仓库将在组织的页面上展示，组织的每个成员都有能力贡献到仓库中。除了方便地分组所有组织的工作外，Hub还允许管理员设置角色以控制对仓库的访问，并管理其组织的支付方式和账单信息。当协作时，机器学习更加有趣！

探索现有的组织，创建新组织，并访问组织文档以了解更多信息。

随着机器学习技术的不断进步，Hugging Face Hub提供了一个独特的、以社区为中心的平台，旨在促进开源机器学习资源的共享与协作。无论您是数据科学家、研究人员还是ML爱好者，Hugging Face Hub都是探索和贡献于这一创新领域不可或缺的资源。

后续

        后续，我会围绕这个huggingface系列框架详细的写一下说明文档，从安装、使用、模型训练、数据下载等等方面，写一个专题文章。希望NLP方向的小伙伴们能够喜欢。