机器学习界内的GitHub：估值20亿美元的Hugging Face为何受到资本青睐？

整理 | 彭慧中 责编 | 屠敏出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

备受瞩目的开源新创该公司Hugging Face一周范围内进行时了经济效益1亿美元的C轮信贷。在进行时此轮信贷再次，Hugging Face估值将远超20亿美元。

本轮信贷仍由Lux Capital领投，红杉资本和Coatue首次参与跟投，其他跟投的房地产公司有数 Addition、Betaworks、AIX Ventures、Cygni Capital、Kevin Durant和Olivier Pomel这些Hugging Face原先的房地产公司。

Hugging Face创立于2016年。它的名字起源于一个ASCII，看来像一张“张开手掌牵手你”的广告词，较晚是杂货店开发交谈EVA的行业。那时候，他们想要打造一个可以理解任何类型号话语主题的交谈EVA来为厌烦的年轻一代解闷。当然，这样的新媒体虽然看来很好，但显然并没有认真得很大。

图源Hugging Face官网

HuggingFace的演变主要起源于它在NLP行业的重大贡献。在Google面世BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）基本概念不久再次，HuggingFace重大贡献了一个基于Pytorch的BERT实军事训练基本概念，即pytorch-pretrained-bert。或许这个库很多人都可用过，因为pytorch框架的融洽、BERT的强大，以及pytorch-pretrained-bert的简单易懂，使这个repo也是受到大家的喜爱，大概10天就更是了1000个star，于是也顺着NLP基本概念的拓展随之扩张。后来，HuggingFace统合了他们重大贡献的NLP行业的实军事训练基本概念，面世了Transformers库（）。目前，Transformers库在GitHub上早62.3k个Star，Fork数量远超了1.48k。

图源GitHub上Transformers库首页

Transformers 为数以万计的实军事训练基本概念打下了基础（有数我们熟知的Bert、GPT、GPT-2、XLM等），全力支持100西班牙语的评注归类、信息抽取、猜谜、摘要、中文翻译、评注降解。它的己任就是让最高效率的 NLP 应用不来易懂。Transformer还缺少了便于快速串流和可用的API，让你可以把实军事训练基本概念用于个数评注上，在自己的原始数据集上对它们来进行见下文，然后通过modle hub与新社区共享它们。此外，Transformer由三个最大受欢迎的深度研修库——Jax、PyTorch和TensorFlow全力支持，它们之间可以无缝统合。

Hugging Face的愿景是构建原始数据分析行业的GitHub。它是一个新社区驱动型号的和平台，拥有大量的森林资源。开发开发团队可以在原始数据分析基本概念、原始数据集和 ML 应用程序上随之成立、革新和互相密切合作。

Hugging Face 还缺少托管服务，受限制你通过演算接口可用数千个基本概念的推理API，以及“则则会军事训练”基本概念的能力。

为人脑行业按下尾段键

现在，早少于1万家该公司悄悄可用该该公司的服务来组织起来原始数据分析应用。这些该公司的原始数据分析自然科学界、原始数据自然科学界和原始数据分析工程该公司在Hugging Face的的产品和服务的帮助下，所需了无数时间，同时加快了他们的原始数据分析数据流。

Hugging Face开发团队表示，本轮信贷将用于人脑的研究机构、开源、的产品和以及人脑民主改革方面。他们或许，未来的人脑的路径是通过公开分享基本概念、原始数据集、军事训练程序、评核指标和合作解决问题。开源和开放自然科学则会助长信任，加强新社区的稳健拓展和持续性革新，而未来的人脑也一定是组织起来在这个基础之上的。

参考文献：