Dokumentation
Hub & Client-Bibliotheken
Hub
Host Git-basierte Modelle, Datensätze und Spaces auf dem HF Hub
Hub Python-Bibliothek
Python-Client zur Interaktion mit dem Hugging Face Hub
Huggingface.js
JavaScript-Bibliotheken für Hugging Face mit integrierten TS-Typen
Datensatz-Viewer
API für Metadaten, Statistiken und Inhalte von HF Hub-Datensätzen
Bereitstellung & Inferenz
Inferenzanbieter
Rufen Sie über 200.000 Modelle auf, die von unseren über 10 Inferenzpartnern gehostet werden
Inferenz-Endpunkte (dediziert)
Stellen Sie Modelle auf dedizierter & voll verwalteter Infrastruktur auf HF bereit
Bereitstellung auf AWS
Trainieren/bereitstellen von Modellen von Hugging Face auf AWS mit DLCs
Text Generation Inference
Servieren Sie Sprachmodelle mit dem TGI-optimierten Toolkit
Text Embeddings Inference
Servieren Sie Embedding-Modelle mit dem TEI-optimierten Toolkit
Microsoft Azure
Stellen Sie Hugging Face-Modelle auf Microsoft Azure bereit
Kern-ML-Bibliotheken
Transformers
State-of-the-art KI-Modelle für PyTorch
Diffusers
State-of-the-art Diffusionsmodelle in PyTorch
Datensätze
Zugriff auf & Teilen von Datensätzen für beliebige ML-Aufgaben
Transformers.js
State-of-the-art ML direkt in Ihrem Browser
Tokenizer
Schnelle Tokenizer, optimiert für Forschung & Produktion
Bewerten
Bewerten und vergleichen Sie die Modellleistung
timm
State-of-the-art Vision-Modelle: Schichten, Optimierer und Dienstprogramme
Sentence Transformers
Embeddings, Retrieval und Reranking
Training & Optimierung
PEFT
Parameter-effizientes Finetuning für große Sprachmodelle
Accelerate
Trainieren Sie PyTorch-Modelle mit Multi-GPU, TPU, gemischter Präzision
Optimum
Optimieren Sie HF Transformers für schnelleres Training/Inferenz
AWS Trainium & Inferentia
Trainieren/bereitstellen von Transformers/Diffusers auf AWS
TRL
Trainieren Sie Transformer-LMs mit Reinforcement Learning
Safetensors
Sichere Methode zum Speichern/Verteilen von neuronalen Netzwerkgewichten
Bitsandbytes
Optimieren und quantisieren Sie Modelle mit bitsandbytes
Lighteval
All-in-one-Toolkit zur Bewertung von LLMs über mehrere Backends hinweg
Zusammenarbeit & Extras
Gradio
Erstellen Sie ML-Demos und Web-Apps mit wenigen Zeilen Python
smolagents
Smol-Bibliothek zum Erstellen großartiger Agenten in Python
LeRobot
KI für Robotik durch End-to-End-Lernen zugänglicher machen
AutoTrain
AutoTrain API und UI für nahtloses Modelltraining
Chat UI
Open Source Chat-Frontend, das HuggingChat antreibt
Ranglisten
Erstellen Sie benutzerdefinierte Ranglisten auf Hugging Face
Argilla
Kollaborationstool zum Erstellen hochwertiger Datensätze
Distilabel
Framework zur Generierung synthetischer Daten und KI-Feedback