科技行业先锋系列报告261：Hugging FaceAI领域的GitHub-230525（24页）.pdf

1、请务必阅读末页的免责条款和声明科技先锋系列科技先锋系列报告报告261Hugging Face：AI领域的领域的GitHub陈俊云陈俊云 前前瞻研究首席分析师瞻研究首席分析师许英博许英博 科技产业首席分析科技产业首席分析师师贾凯方贾凯方 前瞻研究分析师前瞻研究分析师中信证券研究部 前瞻研究2023年5月25日资料来源：Hugging Face官网2 2 2 2 Hugging Face是一家总部位于纽约的初创公司。起初，该公司打算专注于聊天机器人领域，然而在其业务发展过程中，他们创造出的一款名为Transformers的开源库在机器学习社区引发了广泛关注，致力于成为机器学习届的GitHub。其开

2、放的Hugging Face Hub平台拥有超过20万个模型、3万个数据集和5万个演示，使得全球的机器学习社区成员可以轻松协作完成他们的工作流程。其中，Hugging Face的Transformers库为NLP领域提供了大量的先进预训练语言模型架构及其调用框架，至今已被下载超过一百万次，GitHub上的星级评价超过24000个。Hugging Face官网官网资料来源：Hugging Face官网Hugging Face发展阶段发展阶段聊天机聊天机器人器人机器学习届的机器学习届的GitHubPytorch-BERT201620182019Pytorch-Transformers 公司介绍公司

3、介绍资料来源：Hugging Face官网，中信证券研究部PZ8ZvVgVkWoMtRmR8OaObRtRpPtRoNjMrRqNkPoMtNaQrRxONZrNrMuOsPtQ3 3 3 3公司介绍公司介绍 运营层面：运营层面：采用了社群驱动的方式，其领英关注者数量超过200,000人。为了保持模型SOTA和推动AI进步，需要整个领域的专家来共同参与构建了Hugging Face社区和Transformers库，科研人员把模型集成到Transformers库或者基于Transformer库构建模型。落地和易用性层面：落地和易用性层面：通过做了一层抽象，屏蔽了Tensorflow和Pytorc

4、h的复杂性。Tensorflow工业部署能力强，吸引了偏向产业界的开发者。Pytorch易用性强，吸引了偏学术的开发者，解决了科研到工程落地的鸿沟。成就：成就：Hugging Face的Transformers库几乎开始成为了NLP SOTA的标准，形成了平台效应，一方面科研想把模型集成到Transformers库，将科研成果用于实践；另一方面，工程人员可以相对低门槛地用上整理好的模型库。同时Transformers库的引流，带动了文本数据集的扩充，初步形成了NLP界的GitHub。模型过去模型过去30天的天的Top20下载下载资料来源：Hugging Face官网语音模型过去语音模型过去30

5、天的天的Top20下载下载资料来源：Hugging Face官网4 4 4 4 创始团队：创始团队：Hugging Face创始初期由 ClmentDelangue、JulienChaumond、Thomas Wolf联合创办，2021年之前全为机器学习领域的工程师。根据公司官网，目前公司团队共有177人，重点分布在法国。公司团队公司团队公司介绍公司介绍 融资历程：融资历程：Hugging Face在5轮融资中共筹集了1.602亿美元的资金，估值达到20亿美元。其早期投资机构包括Addition、Lux Capital、A.capital、Betaworks、SV angel，以及众多开源领域

6、的个人投资者，为Hugging Face带来了丰富的产业背景支持和资金支持。融资历程融资历程资料来源：Hugging Face官网资料来源：Hugging Face官网5 5 5 5主营业务框架主营业务框架 作为一个开源社群，Hugging Face Hub拥有超过20万个模型、3万个数据集和5万个演示应用程序（Spaces）的平台，所有这些都是开源和公开的，在这个在线平台上，人们可以轻松合作并共同构建ML。作为一个社群场所，任何人都可以分享、探索、发现和实验开源的机器学习。模型、数据集和Space都以Git仓库（repo）的形式托管在Hugging Face Hub上，仓库可以存储代码和资产