요즘 LLM과 랭체인에 관심이 많아 이것 저것 공부를 해보고 있는데요.
그러다 허깅페이스(Hugging Face)라는 것이 궁금해졌어요.
교제에서 랭체인으로 프로젝트를 구현하는데 허깅페이스(Hugging Face)의 토큰을 이용하고 있거든요.
그래서 이번에는 허깅페이스(Hugging Face)가 무엇인지 간단하게 알아보려고 해요.
# 허깅페이스(Hugging Face)란?
허깅페이스는 머신러닝 모델을 구축, 배포 및 훈련할 수 있도록 지원하는 플랫폼이자 커뮤니티이에요.
특히 자연어 처리(NLP)와 관련된 도구와 라이브러리를 제공하죠.
허깅페이스는 처음에 챗봇 애플리케이션을 개발하려던 스타트업이었어요.
이후 챗봇에 사용한 모델을 오픈소스화 한 후 기계 학습을 위한 플랫폼이 되는데 중점을 두었다고 해요.
트랜스포머 라이브러리를 통해 NLP와 딥러닝 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다고 하네요.
허깅페이스는 오픈소스 AI 개발자와 연구원을 위한 플랫폼일 뿐만 아니라 오픈소스 AI 생태계 확장에 기여하고 있어요.
특정 기업이 AI 시장을 독점적으로 주도하기 보단 오픈소스 등으로 많은 사람들이 함께 참여해서
개발해야 한다는 생각으로 직접 오픈소스 기반 AI 모델과 데이터를 만드는데 참여한다고 해요.
2023년에는 시리즈D 펀딩을 통해 45억 달러의 가치를 인정받았고,
2억 3,500만 달러를 조달하였다고 해요.
허깅페이스에 투자한 기업에는 세일즈포스, 구글, 아마존, 엔비디아, 퀄컴, AMD, 인텔, IBM 등이 있다고 하네요.
즉! 허깅페이스(Hugging Face)는 머신러닝 모델을 만들고 훈련하는 오픈소스 플랫폼이자 커뮤니티에요!
# 허깅페이스(Hugging Face)의 주요 기능
Transformers 라이브러리
파이썬으로 만들어진 오픈소스 패키지를 제공해요.
텍스트 분류, 질문 응답, 감정 분석, 기계 번역, 텍스트 생성 등의 작업을 위한 사전 훈련된 AI 모델을 포함해요.
DataSets 라이브러리
모델 훈련과 테스트에 사용되는 데이터셋을 사용해요.
이 데이터셋은 NLP 작업에 최적화되어 있어요.
Model Hub
사용자들이 사전 훈련된 모델을 업로드, 다운로드 및 공유할 수 있어요.
BERT, GPT와 같은 모델을 제공되죠.
간편한 API
사전 훈련된 모델을 빠르게 활용할 수 있는 API를 제공해요.
모델을 처음부터 만들 필요가 없죠.
커뮤니티 지원
개발자와 연구자들이 정보를 공유하고 문제를 해결할 수 있는 대규모 커뮤니티를 지원해요.
# 허깅페이스(Hugging Face)가 인기있는 이유
허깅페이스의 인기에는 '오픈소스'가 주된 이유에요.
AI 업계의 깃허브라는 별명이 말해주듯이, 실제로 두 플랫폼은 유사한 역할을 해요.
깃허브가 주로 소스코드의 관리와 저장을 위한 공간이라면
허깅페이스는 AI 모델과 데이터의 관리 및 저장을 위한 공간이에요.
이 허깅페이스를 잘 이용하면 모델을 처음부터 만들 필요가 없이 쉽게 사용할 수 있어요.
그리고 사전 훈련된 모델을 제공하기 때문에 시간과 자원을 절약할 수 있어요.
그리고 확장성이 좋아 소규모 작업부터 대규모 애플리케이션까지 지원하고
오픈소스이기 때문에 누구나 무료로 접근할 수 있다는 점이
허깅페이스가 인기있는 이유에요.
# 마무리
이번 포스팅에서는 허깅페이스(Hugging Face)에 대해 간단히 알아봤어요.
이 글을 통해 허깅페이스의 자세한 기능을 알 수는 없지만
허깅페이스가 어떤 역할을 하고 어떤 기능을 제공하는지 정도는 알겠죠?
다음에는 허깅페이스에 가입하고 API 토큰을 발급받는 방법에 대해 알아볼게요.
그리고 발급받은 토큰을 이용해 AI 서비스를 개발할 예정이에요.
글을 읽으면서 잘못된 점이 있으면 언제든 지적해주세요.
더욱 더 공부를 하고 수정을 해나갈게요.
# 참고한 사이트
- HuggingFace : https://namu.wiki/w/HuggingFace
- Hugging Face (허깅페이스) : https://wikidocs.net/265602#google_vignette
- 허깅페이스, 오픈소스로 AI 생태계를 혁신하다 : https://www.oss.kr/oss_case/show/f9ddf526-4388-4910-a2da-dfba7fa1967a
- 그리고 ChatGPT를 통해 검색한 개념도 포함되어 있습니다.
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