Home
» Wiki
»
Как использовать функцию Hugging Face для поиска новых чат-ботов на основе искусственного интеллекта
Как использовать функцию Hugging Face для поиска новых чат-ботов на основе искусственного интеллекта
Зарегистрируйтесь и зарабатывайте 1000$ в день ⋙
Инновации в сфере искусственного интеллекта развиваются стремительно, и даже энтузиасту в этой области может быть сложно за ними угнаться. Но с появлением Hugging Face оставаться в курсе последних разработок чат-ботов на основе искусственного интеллекта стало проще, чем когда-либо.
Что такое Hugging Face и как это работает?
Hugging Face — это платформа и сообщество, которые выступают в качестве центра машинного обучения и науки о данных, позволяя вам загружать, находить и скачивать предварительно обученные модели ИИ и наборы данных для обучения и оценки моделей.
На Hugging Face доступно множество моделей искусственного интеллекта, которые могут выполнять различные задачи. Вы найдете модели для таких задач, как генерация текста, классификация, преобразование изображения в текст, текста в изображение, речи в текст, текста в речь и многое другое. От компьютерного зрения , звука, обработки естественного языка (NLP) до обучения с подкреплением — в Hugging Face есть практически все модели искусственного интеллекта, которые только можно себе представить.
Hugging Face использует одни из самых мощных моделей искусственного интеллекта, доступных на сегодняшний день, некоторые из которых могут выполнять 35 различных задач. Некоторые из самых популярных моделей ИИ, доступных на Hugging Face, — это те, с которыми вы, вероятно, уже сталкивались, например, Deepseek R1, Llama и Phi-3 от Microsoft. Если вы хотите попробовать запустить DeepSeek локально , вы можете загрузить его с сайта Hugging Face.
Помимо того, что Hugging Face выступает в качестве центра для моделей и наборов данных, он предоставляет разработчикам инструменты для развертывания моделей на платформе или использования так называемого API вывода для использования нескольких моделей, доступных через вызовы API, для большего удобства. Благодаря активному сообществу разработчиков ПО с открытым исходным кодом платформа способствует сотрудничеству, позволяя пользователям вносить свой вклад и извлекать пользу из общих моделей, наборов данных и идей.
Как найти новых моделей на Hugging Face
Hugging Face представляет актуальные модели
Hugging Face — это платформа, которую следует использовать при поиске новых чат-ботов на основе искусственного интеллекта, поскольку на ней размещены миллионы предварительно обученных моделей машинного обучения. Кроме того, простой в использовании интерфейс сайта значительно упрощает изучение чат-бота. Если вы хотите ознакомиться с последними чат-ботами, зайдите в раздел «Модели» Hugging Face , в котором на момент написания статьи было более 1,5 миллиона моделей.
По умолчанию модели ИИ сортируются по популярным категориям. Вы можете нажать на опцию «В тренде» и выбрать «Недавно созданные», чтобы увидеть последние модели на платформе. Выбрав фильтр «Недавно созданные» , вы сможете увидеть новые модели, загруженные на сайт даже менее минуты назад.
Возможность фильтровать модели по категориям на Hugging Face
Если вам нужно быстро найти последние популярные модели на сайте, вы можете воспользоваться фильтром «Тенденции» . Поскольку Hugging Face управляется сообществом, пользователи с большей вероятностью опробуют самые новые и самые популярные модели на сайте, тем самым увеличивая количество загрузок и лайков, что приводит к более высоким рейтингам и, таким образом, к получению места среди популярных моделей.
Например, на момент написания статьи компания Meta выпустила новые модели искусственного интеллекта Llama 4. Как и ожидалось, они представлены в разделе «Тенденции».
Как модели работают над Hugging Face
Исследователи, компании и энтузиасты делятся на Hugging Face новыми моделями искусственного интеллекта, часто готовыми к использованию сразу после установки. Перечисленные модели представляют собой загружаемые или размещаемые версии предварительно обученных моделей машинного обучения.
Эти модели обычно используются через библиотеку преобразований Hugging Face, которая обеспечивает простой доступ через конвейер или дополнительные параметры настройки путем ручной загрузки анализаторов и моделей. Перейдя на страницу модели, вы можете выполнить развертывание на платформах, оптимизированных для запуска моделей, таких как AWS SageMaker, или даже настроить любые предварительно обученные модели.
Кроме того, вы можете выбрать опцию «Использовать эту модель», если хотите запустить модель локально. Hugging Face предоставляет инструкции по локальному запуску модели, поэтому она довольно удобна в использовании даже для новичков. Если вы хотите сделать это самостоятельно, есть несколько отличных офлайн-курсов LLM на Hugging Face, с которых вы можете начать.
Как использовать Hugging Face для поиска последних исследований в области искусственного интеллекта
Ежедневные газеты о последних исследованиях ИИ в области обнимающегося лица
Hugging Face — это не просто место, где можно найти новейшие модели искусственного интеллекта. На сайте также есть специальный раздел под названием «Ежедневные газеты», в котором представлены последние исследования сообщества ИИ. Избранные статьи выбираются вручную из различных источников, включая arXiv. Каждая статья имеет свою страницу на сайте, на которой указан автор, аннотация и т. д.
Чтобы перейти в раздел «Ежедневные газеты» на сайте, выберите значок с тремя полосками в правом верхнем углу и выберите «Ежедневные газеты» из раскрывающегося списка.
По умолчанию вы увидите избранные статьи текущего дня, но сайт позволяет вам просматривать и другие избранные статьи за предыдущие дни, недели и даже месяцы. Однако вам не обязательно посещать Hugging Face каждый день. Вы можете подписаться на ежедневную рассылку новостей и избранных статей по электронной почте.
Hugging Face стал важнейшим инструментом в исследовании искусственного интеллекта, предоставляя удобный способ исследования, экспериментирования и использования новых моделей. Независимо от того, ищете ли вы нового чат-бота для тестирования, более глубокое понимание того, как работают эти модели, или передовые исследования прямо из первоисточника, эта платформа объединяет все это в одном месте.