Hugging Face Nedir?

Günümüzde devamlı gelişen teknolojinin bir alanı olarak nitelendirebileceğimiz yapay zekanın kavramlarından Hugging Face, makine öğrenimi ve açık kaynaklı veri bilimidir. Bu platform üzerinden makine öğrenimi modelleri eğitilir ve oluşturulur. Hugging Face, makine öğreniminin GitHub’u olarak ifade edilmektedir. Geliştiriciler bu platform üzerinden çalışmalarını açıkça paylaşıp test edebiliyorlar.

Hugging Face; makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi ve indirilmesi süreçlerinin basitleşmesini sağlayan Transformers Python kitaplığını içeriyor. Transformers Python kitaplığı, Hugging Face’te yer alan makine öğrenimi modellerini iş akışına dahil ediyor. Aynı zamanda makine öğrenimi, ardışık düzenlerin oluşturulmasını da sağlıyor.

Platform; açık kaynakların, araştırmaların ve modelleri paylaşıyor. Bunun yanı sıra yapay zeka geliştirmede çevresel etki, model eğitim süresi ve kaynak tüketimini de azaltıyor.

Hugging Face Özellikleri Nelerdir?

Hugging Face özellikleri şu şekildedir:

1. Model Kütüphanesi Çok Geniş

Platform, türe göre filtrelenebilen geniş model kütüphanesinden oluşuyor. Hugging Face’de 300.000’nin üzerinde model var. Bu platform, en iyi açık kaynak makine öğrenimi modellerini bünyesinde barındırıyor.

2. Spaces Modelleri Barındırır

Makine öğrenimi modellerinin kullanılması için teknik bilgiye ihtiyaç vardır. Spaces modelleri sayesinde kullanıcılar çalışmalarını kullanıcı dostu sistemde geliştirirler. Spaces modellerine örnekler şöyle verilebilir;

• MusicGen isimli müzik oluşturucuyla kullanıcılar örnek sese göre müzikler yaparlar.
• LoRA Explorer adlı görüntü oluşturucuyla da bir istemden yola çıkarak farklı tarzlarda görüntüler tasarlanır.

3. Kolay Veri Kümesi Erişimi Sağlar

Hugging Face, toplulukların yüklediği veri kümelerine kolayca erişim sağlıyor.

4. Uygun Maliyetlidir

Hugging Face hem ölçeklenebilir hem de uygun maliyetli çözümlerle kullanıcılarının karşısına çıkıyor. Özellikle büyük makine öğrenimi modellerinin sıfırdan oluşturulması çok maliyetlidir. Bu sebeple Hugging Face barındıran modeller daha uyguna mal olur.

5. Entegre Edilebilir

Bahsedilen platform üzerinden birden çok makine öğrenimi kaynağı entegre edilebilir.

6. Geniş Kitlelere Hitap Eder

Hugging Face; geniş topluluklara, devamlı güncellenen eğitim, model ve belgelere de erişebiliyor. Ayrıca platformdan ML ve NLP uygulamalarına dair prototipleme de yapılabilir.

Hugging Face Nasıl Kullanılır?

Hugging Face kullanımı için şu adımlar takip edilmeli;

• İlk olarak platforma erişim sağlanır.
• Erişim sağlandıktan sonra organizasyonlar oluşturulur.
• Profil üzerinden gerekli ayarlamalar yapılır.
• Yeni model, alan ve veri kümeleri başlatılır.
• Platformdaki en son trendler keşfedilir.
• Önemli makine öğrenimi kaynakları ve belgelerine erişilir.

Platforma kaydolmak ücretsizdir ancak gelişmiş özelliklere ulaşım için ücret ödenmesi gerekiyor.

Hugging Face Ne İşe Yarar?

Hugging Face ile şu işlemler yapılabilir;

• Doğal dil işleme (NLP), ses ve görüntü oluşturma gibi makine öğrenimi modelleri platformda yer alıyor. Kolayca makine öğrenimi modelleri platforma eklenebilir.
• Veri kümeleri ve makine öğrenimi modellerinin değerlendirilmesi için kod kitaplığına ulaşılabilir.
• Makine öğrenimi modellerinde etkileşimli tarayıcı iç demoları oluşturulabilir. Kullanıcılar platform üzerinden kolayca modelleri test edebilir.
• Geliştiriciler ve araştırmacılar hem Hugging Face Transformers hem de Spaces kütüphanesi üzerinden modellerini geniş kitlelere ulaştırır.
• Hugging Face uygulama programlama arayüzü (API) araçlarıyla derin öğrenme modelleri eğitilebilir.