Hugging Face ist eine Bibliothek für natürliche Sprachverarbeitung, die eine Sammlung von vortrainierten Modellen für verschiedene NLP-Aufgaben bereitstellt. Die Bibliothek ist in Python geschrieben und bietet eine einfache und benutzerfreundliche API für das Laden, Trainieren und Fine-Tuning von NLP-Modellen.
Hugging Face ist bekannt für seine große Auswahl an State-of-the-Art-Modellen, darunter BERT, GPT-2 und RoBERTa. Diese Modelle sind vortrainiert und können für verschiedene NLP-Aufgaben, wie zum Beispiel Textklassifizierung, Textgenerierung und Frage-Antwort-Systeme, feinabgestimmt werden. Hugging Face stellt auch eine Sammlung von Tools zur Verfügung, die bei der Vorverarbeitung und Visualisierung von Textdaten helfen.
Neben der Bereitstellung von vortrainierten Modellen und Tools bietet Hugging Face auch eine Community-Plattform, auf der Benutzer ihre eigenen Modelle und Datensätze teilen und diskutieren können. Diese Plattform hat dazu beigetragen, die Zusammenarbeit und den Austausch von Wissen und Ressourcen in der NLP-Gemeinschaft zu fördern.