Qu’est-ce que Hugging Face ?

À quoi sert Hugging Face ?

Hugging Face est un site web qui sert de plateforme incontournable pour les développeurs, les chercheurs et les entreprises qui créent, entraînent et déploient des modèles d’intelligence artificielle (IA). Il est devenu un terrain de jeu pour le développement des technologies d’IA et de Machine Learning, offrant un environnement où les modèles et les outils sont créés et partagés de manière collaborative et gratuite.

De plus, il est à la hauteur de l’émoji « hugging face » qui lui a donné son nom: la plateforme est gérée par la communauté, encourageant l’innovation et la flexibilité par l’expérimentation open source, tous les utilisateurs étant libres de tester et de partager des modèles.

Le résultat est un écosystème en pleine expansion qui soutient le développement de divers outils d’IA et de Machine Learning, notamment des applications de traitement du langage naturel (des bots alimentés par l’IA comme les chatbots ou les traducteurs), des plateformes d’IA basées sur la vidéo et l’audio (comme les technologies de reconnaissance faciale ou les plateformes de génération de musique), et même des solutions pour l’Internet des objets (IoT) (comme les assistants vocaux ou les appareils pilotés par des capteurs).

Les utilisateurs peuvent charger un modèle sur Hugging Face, ce qui permet à la communauté de l’affiner et de le partager pour diverses applications.

Hugging Face regorge de ressources d’apprentissage et de fonctions communautaires, ainsi que de millions de modèles pré-entraînés et de jeux de données disponibles dans diverses bibliothèques, permettant aux utilisateurs de tester et d’affiner des technologies open source.

Que vous soyez un étudiant qui expérimente l’IA, que vous souhaitiez parcourir une bibliothèque de transformeurs ou d’API, ou que vous soyez une entreprise à la recherche d’une solution évolutive, Hugging Face a pour but de fournir l’infrastructure nécessaire.

Origine et évolution de Hugging Face

D’une expérience ludique à l’une des plateformes d’IA les plus influentes au monde, Hugging Face a parcouru un long chemin, et rapidement. La plateforme a été lancée en 2016 par les cofondateurs Clément Delangue (PDG) et Julien Chaumond (CTO), qui ont créé un chatbot « meilleur ami IA pour la vie » sous la forme d’une application mobile pour les adolescents.

Au fil du temps, les créateurs ont commencé à l’alimenter avec des modèles d’IA open source. Lorsqu’ils ont rendu publics des modèles de traitement du langage naturel (NLP), la communauté de l’IA l’a remarqué. Ils ont ensuite réorienté leurs efforts de l’application de chatbot vers la création d’une plateforme open source pour le partage et l’affinage de grands modèles NLP (tels que ceux basés sur BERT, GPT et des architectures similaires). Leur bibliothèque phare, Transformers, a vu le jour vers la fin de l’année 2018.

À partir de là, Hugging Face a connu une croissance rapide. L’entreprise a acquis Gradio, ce qui a permis à quiconque de créer plus facilement des démos simples pour les modèles d’IA, et a obtenu d’importantes levées de fonds pour alimenter son expansion, avec des investisseurs tels que Microsoft et NVIDIA. Ils ont ensuite publié la bibliothèque Diffusers pour prendre en charge les tâches modernes d’IA générative (principalement la génération d’images et de sons via des modèles de diffusion).

Aujourd’hui, HF est une plateforme de premier plan dans le domaine du Machine Learning et du traitement du langage naturel (NLP) open source. En fournissant des outils et des modèles pré-entraînés librement accessibles, elle contribue à accélérer l’innovation en matière d’IA. L’organisation mène également des initiatives sur l’utilisation responsable de l’IA et l’impact environnemental de l’entraînement des modèles.

Voici un résumé de la croissance de Hugging Face, d’un simple chatbot à une plateforme d’IA de premier plan:

• 2016: Fondation en tant qu’application de chatbot.

• 2018: Réorientation vers des modèles NLP open source comme BERT et GPT.

• 2021: Acquisition de Gradio pour la création de démos IA.

• 2022: Lancement des diffuseurs pour l’IA générative (texte-image, audio, vidéo).

• 2022-2023: Importantes levées de fonds et partenariats avec Microsoft et NVIDIA.

• Aujourd’hui: Plateforme open source de premier plan, moteur de la démocratisation de l’IA.

Principales fonctions de Hugging Face

Hugging Face offre une aide aux développeurs et aux chercheurs en leur proposant tout ce dont ils ont besoin pour créer, tester et déployer des modèles d’IA de pointe. Considérez-la comme une boîte à outils contenant tout le matériel nécessaire pour rendre le développement de l’IA plus rapide et plus facile, que vous essayiez de créer un outil de traitement du langage naturel ou une plateforme d’art génératif.

Ensemble, ces outils contribuent à abaisser la barrière à l’entrée. N’importe qui, de l’étudiant débutant aux équipes professionnelles, peut expérimenter une IA puissante, sans un gros budget ni la tâche intimidante de partir de zéro.

Bibliothèque de modèles

La bibliothèque de modèles est une bibliothèque open source de modèles d’IA pré-entraînés, principalement axée sur le NLP. Plus de deux millions de modèles sont disponibles sur la plateforme, et vous pouvez filtrer la bibliothèque par tâche (génération de texte, image-texte, etc.), nombre de paramètres, et plus encore.

Cela signifie que vous pouvez trouver des modèles pour vous aider à résoudre divers problèmes, notamment la vision par ordinateur et le traitement audio. Chaque page de modèle inclut généralement des détails tels que l’architecture, des exemples d’utilisation, les jeux de données utilisés pour l’entraînement, les licences et les mesures d’évaluation, ce qui permet aux utilisateurs de reproduire facilement les résultats ou d’affiner les modèles pour leurs propres applications.

Bibliothèque de jeux de données

La bibliothèque de jeux de données, tout comme la bibliothèque de modèles, est une collection open source de ressources que les utilisateurs peuvent exploiter en fonction de leurs besoins. Elle contient plus de 500 000 jeux de données uniques, permettant aux utilisateurs de trouver, de télécharger et d’affiner les jeux de données de Machine Learning qui conviennent à leur projet, que ce soit pour une utilisation dans des modèles NLP, de vision par ordinateur ou audio.

Espaces

Les Espaces sont conçus pour compléter les bibliothèques de Hugging Face. Chaque Espace fonctionne comme une mini application web où les utilisateurs peuvent créer dans un environnement collaboratif, présenter leur travail et transformer leur code de recherche en démos interactives. Il fournit du matériel gratuit par défaut et prend en charge les frameworks Python populaires, tels que Gradio et Streamlit, pour un développement rapide d’applications. Des options payantes sont disponibles pour ceux qui recherchent des ressources plus puissantes.

Comment Hugging Face soutient l’innovation en matière d’IA

Hugging Face rassemble des ressources essentielles au sein d’un écosystème unique et ouvert. Le vaste Hub de modèles héberge plus de deux millions de modèles pré-entraînés et est associé à une bibliothèque de jeux de données croissante et à des outils tels que les transformeurs et les diffuseurs. Et tout est conçu pour fonctionner de manière transparente avec les principaux frameworks de deep learning comme PyTorch et TensorFlow.

Il y a ensuite la puissance de sa communauté dynamique. Les fondations open source et les partenariats avec les fournisseurs de cloud et de matériel permettent à Hugging Face de déployer plus rapidement et d’abaisser les barrières à l’entrée.

Cette approche a suscité une large adoption par divers utilisateurs, comme les étudiants désireux d’apprendre, les chercheurs cherchant à affiner les tâches de vision et les grandes entreprises qui déploient des applications à grande échelle. C’est là que se rencontrent des personnes ayant un objectif commun, contribuant à faire progresser le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l’audio, l’IA multimodale, et plus encore.

Les alternatives à Hugging Face

Bien que Hugging Face domine le marché des plateformes de modèles open source, le paysage de l’IA générative et du Machine Learning est de plus en plus diversifié. Si vous êtes curieux de connaître les alternatives, il y en a beaucoup à explorer, et votre choix dépendra de vos besoins et attentes spécifiques. Voici quelques-unes des meilleures options à examiner:

• Replicate: Une plateforme cloud axée sur le déploiement rapide et le partage de modèles d’IA via des API simples. Elle est idéale pour les développeurs, les petites équipes et les amateurs qui souhaitent exécuter rapidement des modèles pré-entraînés sans gérer l’infrastructure.

• Together AI: Un fournisseur cloud axé sur la recherche offrant une inférence rapide et rentable via une API de paiement par jeton. Idéal pour les entreprises et les chercheurs qui ont besoin d’exécuter ou d’affiner des modèles de manière efficace, avec une intégration transparente à Hugging Face.

• Cerebras: Spécialisé dans l’entraînement et l’inférence d’IA à grande échelle à l’aide de matériel et de systèmes cloud haute performance. Idéal pour les grandes entreprises, les équipes de R&D ou les laboratoires ayant d’importants besoins en calcul et des budgets conséquents.

• Groq: Fournit une inférence à très haute vitesse grâce à du matériel d’IA personnalisé (LPU) et s’intègre directement à Hugging Face. Conçu pour les entreprises clientes nécessitant une exécution de modèles en temps réel et à haut débit.

• BentoML: Un framework de déploiement fiable prenant en charge plusieurs outils de ML avec des API simples pour l’empaquetage et la mise à disposition de modèles. Idéal pour les startups, les équipes en croissance et les scientifiques de données qui souhaitent un déploiement de modèles standardisé et de qualité professionnelle.

Au-delà des plateformes spécialisées, les principaux fournisseurs cloud jouent également un rôle important. Azure AI, Google Vertex AI et AWS Bedrock offrent une infrastructure de niveau professionnel pour l’entraînement, l’affinage et le déploiement à grande échelle de modèles. Ils restent le choix de prédilection de nombreuses organisations qui exploitent l’IA prête pour la production à grande échelle.

Hugging Face est-il sûr ?

Hugging Face met l’accent sur la sécurité et l’utilisation responsable de l’IA. Parmi ses principales mesures, on peut citer:

• Fiches de modèles et documentation: Chaque modèle est décrit par une « fiche de modèle » qui détaille son entraînement, ses cas d’utilisation prévus et ses limites connues, offrant ainsi une transparence totale.

• Outils de modération de contenu: Hugging Face s’efforce de signaler les modèles potentiellement dangereux ou malveillants, ce qui contribue à empêcher la propagation de contenu à risque. Cependant, il est toujours recommandé d’agir avec prudence sur le site.

• Hébergement sécurisé et contrôles d’accès: Les utilisateurs professionnels peuvent accéder à des fonctions telles que des référentiels privés et des autorisations basées sur les rôles afin d’aider à protéger les données et les modèles sensibles.

• Partenariats et audits: Les collaborations avec les principaux fournisseurs cloud (comme Microsoft Azure) contribuent à garantir aux utilisateurs que la plateforme est conforme aux normes du secteur en matière de fiabilité et de sécurité.

• Gouvernance communautaire: La communauté, dynamique et ouverte, encourage les discussions, dispose de mécanismes de signalement et suit des directives communautaires, trouvant un équilibre entre ouverture et responsabilité.

Les plateformes comme Hugging Face représentent un nouvel avenir audacieux, axé sur l’IA. Néanmoins, elles ne sont pas à l’abri des risques de cybersécurité traditionnels, tels que l’exposition des utilisateurs à des logiciels non vérifiés ou à des vulnérabilités cachées dans le code partagé. Des acteurs malveillants peuvent utiliser la plateforme pour créer et distribuer de l’IA malveillante ou d’autres contenus malintentionnés.

Renforcez votre protection contre les risques liés à l’IA

Hugging Face met à votre portée une palette d’outils d’IA puissants, mais peut vous exposer aux risques liés à l’exécution de code tiers ou à l’interaction avec des démos et des jeux de données inconnus. Heureusement, il existe un autre outil innovant pour votre arsenal qui est à la fois simple, efficace et gratuit. Avast Antivirus Gratuit offre la détection des menaces en temps réel, la recherche de vulnérabilités et une aide au blocage des logiciels et sites web malveillants pour mieux vous protéger en ligne, vous et vos données.