Hugging Face是一个专注于自然语言处理（NLP）的人工智能公司和活跃的开源社区。它提供海量预训练模型、开源的Transformers和Diffusers库，支持TensorFlow、PyTorch等多种深度学习框架，并拥有庞大的模型库（185万+）和数据集库（44万+）。用户可以通过模型检索、分类和筛选快速找到所需资源，并在模型详情页进行测试、训练、部署及API接入。此外，Hugging Face的Spaces板块允许用户托管和体验机器学习演示应用，社区板块则汇集了博客、发帖和论文等最新资讯。平台提供免费和付费套餐，免费账户享有100G存储和CPU支持，但使用GPU有时间限制。Access Tokens是Hugging Face交互的重要鉴权方式，用户可根据需求创建不同类型的Token。

🌟 Hugging Face作为AI领域的开源社区，提供了极其丰富的预训练模型（185万+）和数据集（44万+），用户可以通过强大的检索和筛选功能快速定位所需资源，并支持模型测试、训练、部署及API接入，极大地推动了NLP和其他AI领域的发展。

🔧 Hugging Face的核心优势在于其开源的Transformers和Diffusers库，它们提供了简洁易用的API，支持TensorFlow、PyTorch、JAX等多种深度学习框架，使得开发者能够高效地训练、测试和优化AI模型，降低了AI开发的门槛。

🚀 Spaces是Hugging Face的一项重要功能，它允许用户托管和分享机器学习演示应用，用户可以轻松创建自己的Space，也可以浏览和体验他人发布的AI应用，形成了一个活跃的AI应用展示和互动平台。

🔒 Access Tokens是Hugging Face进行身份验证的关键机制，用户可以通过个人设置创建不同权限（如精细化配置、只读、只写）的Token，以便安全地与Hugging Face Hub或API进行交互，确保了平台操作的安全性。

💰 Hugging Face提供免费和付费套餐，免费用户可以享受无限的模型、数据集和空间托管，以及免费CPU硬件支持，但GPU使用受到一定限制，付费套餐则提供更全面的功能和服务，满足不同用户的需求。

简介

Hugging Face 是一个专注于自然语言处理（NLP）的人工智能公司，同时也是一个非常活跃的开源社区。它提供了丰富的预训练模型和数据处理工具，知名的 Stable Diffusion、DeepSeek 等也都开源在上面。

Hugging Face 主要特点包括：

预训练模型库：Hugging Face提供了大量先进的预训练模型，涵盖了各种NLP任务开源的Transformers 库和Diffusers库：Hugging Face的transformers库和diffusers库提供了简洁易用的API，可以帮助开发人员在几个步骤内训练、测试和优化自己的 NLP 模型。模型架构与支持：Hugging Face支持多种深度学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch 和 JAX等，不断推出新的模型架构，以改进各种NLP任务的性能。社区和开放性：Hugging Face提供了一个活跃的社区，让 NLP 开发人员可以分享和发现代码、模型和数据集。

官网

官网地址：huggingface.co

优势

免费账户提供100G免费存储空间提供免费 2核16GB CPU

限制

需要科学上网免费用户只能使用Zero GPU 4分钟

注册登录

没有Hugging Face账号，可以在Hugging Face官网首页点击【Sign UP】进行注册，通过人机验证进入注册页，输入邮箱和密码进行注册

已有账号，直接在Hugging Face官网首页点击【Log In】进行登录

注册登录成功后即可进入Hugging Face

基本功能

Models（模型）

在Hugging Face官网点击【Models】进入模型列表页面，可以看到Hugging Face上目前已收录185万个模型，量级是非常的庞大的

面对庞大体量的模型，Hugging Face提供了 模型分类、模型检索、过滤筛选 等方式提供快速检索功能

这里以 DeepSeek-V3 为例进行检索，输入“deepseek-v3”找到需要的模型

进入模型详情，可以看到这里包含了模型的所有信息

在这里可以进行模型的测试，还包含模型的 训练、部署、api接入 等功能入口

如果想体验模型的高更多功能，可以点击【Open Playground】体验，首次使用需要输入Hugging Face token

配置完成后即可进入Playground

除了体验，还可以在【Files and versions】下载模型相关文件

Datasets（数据集）

在Hugging Face官网点击【Datasets】进入数据集列表页面，目前也已包含了44万个数据集

与Models一样，数据集列表也同样提供了多种筛选过滤的方式，选择一个数据集进入数据集详情

Spaces（空间）

Space空间是Hugging Face有一个重要的板块，是托管机器学习演示应用代码的 Git 仓库，在Hugging Face官网点击【Spaces】进入空间页面，在这里可以创建自己的Space，也可以查找体验别人发布的AI应用

Space空间也提供了应用筛选条件帮助使用者快速查找应用

点击进入应用详情可以进行体验

点击应用底部的示例可以快速体验应用效果

当然也可以点击【New Space】创建自己的空间，下次再介绍。

Community（社区）

在Hugging Face官网点击【Community】进入社区页面，社区主要提供了 博客文章、Hub发帖、每日论文 3个板块，在这里可以了解到Hugging Face最新资讯。

产品定价

Hugging Face提供了免费和付费套餐：

免费套餐：
托管不限数量的模型、数据集和空间创建无限制的组织和私有 Repos访问最新的 ML 工具和开源社区支持免费CPU硬件支持
付费套餐：付费套餐就比较多了，感兴趣的小伙伴可以自行了解

申请Access Tokens

Access Tokens在Hugging Face上是一个重要的鉴权方式，在以后通过Hugging Face Hub或者API与Hugging Face交互是一个不可获取的条件。

创建新的Access Tokens可以点击个人头像，选择【Access Tokens】进入Access Tokens列表，也可以直接访问链接直接进入：huggingface.co/settings/to…

点击【Create new token】创建一个新token

Hugging Face提供了 精细化配置、只读 和 只写 3种token类型，可以根据自己需要进行选择

配置完成后点击【Create token】创建

创建完成后将得到一个token，注意保存好该token，后续将不可再次查看

后续可在模型列表查看所有创建的token

友情提示

见原文：【Hugging Face】初识Hugging Face

本文同步自微信公众号 "程序员小溪" ，这里只是同步，想看及时消息请移步我的公众号，不定时更新我的学习经验。