Hugging Face — своего рода библиотека с готовыми к работе нейросетями для самых разных целей: от генерации текста до распознавания объектов на картинках. Поначалу сервис сам занимался разработкой решений на основе чат-ботов, но затем трансформировался в библиотеку с открытым исходным кодом.
Основные возможности:
- сборка и обучение ИИ-модели для личных задач;
- тестирование чужих моделей с возможностью их сохранения для дальнейшей работы;
- использование популярных ИИ-моделей вроде ChatGPT, Whisper, StableDiffusion и других.
Содержание статьи:
- Как пользоваться Hugging Face
- Обзор интерфейса Hugging Face
- Как использовать нейросети в Hugging Face: проверяем Wan 2.1
- Плюсы и минусы платформы
Как пользоваться Hugging Face
Первое, что нужно сделать, — это зарегистрироваться на сайте и подтвердить адрес электронной почты. Для этого перейдите на официальный сайт сервиса и нажмите кнопку Sign Up.
Далее нужно выбрать комфортный язык и нажать на кнопку Begin. Затем пройдите проверку на робота, следуя инструкциям.
Укажите актуальный email, придумайте пароль и нажмите на кнопку Next. Откроется форма создания аккаунта, где нужно заполнить лишь Username и Full name. Остальные пункты заполнять необязательно. После внесения данных нажмите Create Account.
Аккаунт будет создан, а вы попадете на приветственную страницу. Останется подтвердить свой email. Если письмо не пришло, нажмите соответствующую кнопку, чтобы система повторно выслала его.
После подтверждения можно переходить к работе с нейросетями.
Обзор интерфейса Hugging Face
Основные разделы интерфейса: Models, Datasets, Spaces, Posts, Docs и Pricing. Разберем их более подробно.
В левой части рабочего пространства находится меню для перехода к настройкам профиля, входящим сообщениям и смене тарифа, платежам и т. д. В центре экрана появятся те модели, базы данных и нейросети, на которые вы подпишетесь.
В правой части экрана представлен топ за последнюю неделю.
Models
Здесь представлены различные нейросети, которые вы можете запустить в интерфейсе Hugging Face. Доступны форма поиска и группировка по типу информации, с которой работают нейросети.
Для запуска нейросети нажмите на подходящий вариант, например на чат-бот Qwen. Откроется интерфейс для взаимодействия с нейросетью и инструкция по работе с выбранной моделью.
Datasets
Библиотека Datasets от Hugging Face полезна, если вы взаимодействуете с обработкой естественного языка и вам нужен набор данных NLP для вашего будущего проекта. С помощью других известных фреймворков машинного обучения, таких как NumPy, Pandas, PyTorch и TensorFlow, вы можете использовать эту библиотеку. Наборы данных NLP доступны более чем на 186 языках.
Простым языком: здесь вы найдете различные базы данных, которые можно использовать для обучения ИИ-моделей.
Spaces
Здесь собраны нейросети, созданные пользователями платформы. Также в разделе публикуют демоверсии моделей от крупных компаний.
В верхней части экрана есть форма поиска по названию, а также подгруппы нейросетей по своему назначению.
Ниже представлена группа самых популярных моделей за прошедшую неделю, а затем — все остальные модели. Также есть фильтр по имени и сортировка по разным параметрам.
Posts
Здесь вы найдете последние публикации пользователей. Также вы можете подписаться на посты активных участников сайта — специальная форма доступна в правой части экрана.
Docs
В разделе Docs представлена различная документация. Для более удобной навигации есть форма поиска, а сама документация разделена по группам.
Enterprise
Enterprise предназначен для предоставления организациям расширенных возможностей и инструментов для работы с искусственным интеллектом на платформе Hugging Face. Подписка на Enterprise Hub — $20 за одного пользователя от организации.
Pricing
Hugging Face предлагает несколько тарифных планов, но для использования нейросетей достаточно бесплатного тарифа. Платные рассчитаны для разработчиков и бизнеса.
Как использовать нейросети в Hugging Face: проверяем Wan 2.1
Сейчас большой популярностью пользуется новый генератор видео от компании Alibaba под названием Wan 2.1. Проверим, как справляется Hugging Face с запуском этой модели.
Шаг 1. Переходом в раздел Models и в форме поиска пишем wan. Открываем любую ревизию нейросети: в нашем случае Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B.
Шаг 2. В соответствующую форму вводим текстовый запрос, например: Two girls talking and laughing.
Шаг 3. Жмем Compute и ожидаем окончания генерации.
На выходе мы получили следующее видео.
Плюсы и минусы платформы
Главный плюс этой платформы — возможность использовать множество нейросетей совершенно бесплатно. Здесь запускаются модели, которые очень требовательны к железу, например Stable Diffusion. Платформа устроена по типу комьюнити: вы видите количество лайков у разных моделей.
Однако у всего этого есть большой минус. Нередко нейросети выдают ошибки: вы можете ждать генерации видео достаточно долго, а в результате возникнет неисправность. Также иногда встречаются модели, которые попросту отказываются запускаться.
Итоги
Hugging Face — одна из крупнейших библиотек нейросетей, которая включает и разработанные обычными пользователями модели. Для их запуска не нужно обладать навыками разработки и покупать дорогое железо. Все можно протестировать во внутреннем интерфейсе. Для разработчиков здесь представлены различные базы данных для обучения моделей.
