什麼是Hugging Face？ #
Hugging Face是一個人工智慧開源平台，開發者可以發表以及共享預訓練模型、資料庫與示範檔案等等。目前，裡面共享了超過十萬個預訓練模型，上萬筆的資料庫，其中微軟、Google、Intel等機構都有在使用Hugging Face。
Hugging Face的理念與目標為何？ #
如今OpenAI所開發的ChatGPT議題熱度節節攀升，但在開發者層面，OpenAI卻築起高牆，只允許滿足條件的個人或企業進入開發環境，而Hugging Face則恰好相反，它希望每個人都能夠做出生成式的AI模型，讓資訊科技能夠快速地向前推進。
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Hugging Face志在開放，讓許多非專業出身的人也能夠接觸到AI技術。讓技術不再侷限於少數人手中，也因為這主張，吸引了不少擁躉。
如何使用Hugging Face？ #
Hugging Face Hub裡儲存了相當多的資料，舉凡模型、資料及、靜態網頁空間等，非常豐富，都完整的收納於Hub上，同時，也可以將開發好的專案完整的放置進去，以學習、交流的模式提供給更多的人參考、使用！
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而在運用Hugging Face時，有三個元件必須要認識清楚，分別是：Transformers、Tokenizers，以及Datasets。基本上在各種模型的建構中，都離不開這三個元件的組合。而除了這三個元件之外，最佳化、加速器的Accelerate、Optimum， 無代碼工具的AutoTrain等等，也都有涵蓋在Hugging Face的功能之內！讓AI模型的建構透過元件的使用更加平易近人！
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