Hugging Face 是什麼？

在選擇模型時，我們經常會看到各種來自 Hugging Face 的開源模型。Hugging Face 究竟是什麼？
簡單來說，它是一個專為機器學習打造的開源平台，但它的意義遠不止於此。

Hugging Face 扮演著 AI 領域的「GitHub」角色，為全球的 AI 開發者提供了一個集中的場所，讓他們能夠：

• 分享與發現模型
  平台上匯集了來自學術界、企業與獨立開發者所訓練的數十萬個模型，涵蓋自然語言處理（NLP）、電腦視覺（CV）、語音辨識等多種任務。本次專案我們使用 BERT-based Chinese 模型，在 NLP 領域中常見的預訓練模型之一。

• 使用開源函式庫
  Hugging Face 提供了強大的函式庫，其中最著名的就是 Transformers。這個函式庫讓開發者能以極簡化的程式碼，輕鬆地載入、使用並微調各種 Transformer 模型，大幅降低了 AI 應用的門檻。

• 建立協作社群
  藉由開源的特性，開發者們能夠互相學習、貢獻程式碼與模型，形成一個充滿活力的社群。這種協作模式加速了 AI 技術的發展，也讓最新的研究成果能迅速普及。

為什麼 Hugging Face 如此重要？

過去，訓練一個強大的語言模型需要龐大的計算資源與專業知識。但有了 Hugging Face，開發者不必從零開始，可以直接使用別人已經訓練好的模型作為基礎。

這不僅能大幅節省時間與成本，也讓個人開發者和中小型團隊有機會接觸並應用頂尖的 AI 技術。

結語

Hugging Face 不僅是一個模型儲存庫，它更是一個完整的 AI 開發生態系，透過開源的力量，讓人工智慧的開發變得更加容易與普及。

因此，我們除了使用既有的 BERT-based Chinese 進行模型微調外，下一篇文章將實作把我們已經訓練好的模型部署到 Hugging Face 平台上。

參考資料

https://ithelp.ithome.com.tw/m/articles/10317221