원활한 ML 개발을 위해 사전 학습된 모델, 데이터 세트 및 도구를 갖춘 최고의 NLP 및 컴퓨터 비전용 AI 플랫폼인 Hugging Face 을 살펴보세요.
Hugging Face 머신러닝(ML) 기술의 대중화에 중점을 둔 인공지능(AI) 분야의 저명한 기업이자 커뮤니티 플랫폼입니다. 처음에 자연어 처리(NLP)에 크게 기여한 것으로 인정받은 Hugging Face 이제 오픈 소스 도구, 사전 학습된 모델 및 데이터 세트로 구성된 광범위한 생태계를 제공합니다. 이 에코시스템은 개발자와 연구자가 최첨단 ML 모델을 보다 쉽게 구축, 학습 및 배포할 수 있도록 지원하여 글로벌 AI 커뮤니티 내에서 협업을 촉진하고 혁신을 가속화합니다. 원래는 NLP 중심이었지만, 이 플랫폼은 컴퓨터 비전과 멀티 모달 작업을 지원하도록 크게 확장되었습니다.
Hugging Face ML 워크플로우를 간소화하도록 설계된 몇 가지 주요 구성 요소를 제공합니다:
Hugging Face 고급 AI 모델 작업의 진입 장벽을 크게 낮춰줍니다. 쉽게 사용할 수 있는 사전 학습된 모델을 제공함으로써 개발자는 처음부터 모델을 학습하는 대신 미세 조정을 통해 특정 작업에서 높은 성능을 달성할 수 있으므로 상당한 시간과 GPU와 같은 계산 리소스를 절약할 수 있습니다. 이러한 접근성 덕분에 딥 러닝의 연구 및 산업 응용 분야 모두에서 초석이 되었습니다.
실제 사례는 다음과 같습니다:
Hugging Face Ultralytics 모두 오픈 소스 AI 생태계에 크게 기여하고 있지만, 주요 초점은 서로 다릅니다. Hugging Face 처음에는 NLP를 중심으로 시작되었지만 현재는 오디오와 컴퓨터 비전 등 다양한 영역을 아우르는 광범위한 플랫폼을 제공합니다. 다양한 AI 작업에 적용할 수 있는 방대한 모델과 도구 라이브러리를 제공하며, GitHub에서 대규모 커뮤니티를 육성하고 있습니다. 해당 도구에 대한 자세한 내용은 CV 프로젝트 지원 및 CV용 Transformer 사용에 대한 블로그 게시물에서 확인할 수 있습니다.
Ultralytics 주로 비전 AI를 전문으로 하며 다음과 같이 고도로 최적화된 모델을 개발 및 유지 관리합니다. Ultralytics YOLO11 와 같이 물체 감지, 이미지 분할, 포즈 추정과 같은 작업에 최적화된 모델을 개발 및 유지 관리합니다. 또한 데이터 주석부터 훈련 및 배포에 이르기까지 비전 AI 모델의 수명 주기 관리를 위해 특별히 맞춤화된 Ultralytics HUB 플랫폼을 제공합니다. 두 플랫폼 모두 강력한 도구로 사용자의 역량을 강화하지만, 광범위한 AI 환경 내에서 약간 다른 주요 사용 사례를 지원하며 복잡한 프로젝트에서 서로를 보완하는 경우가 많습니다.
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