Hugging Face, Inc.创立于2016年,总部位于美国纽约州纽约市,Hugging Face 允许用户使用机器学习中的开源参考来构建、训练和部署艺术模型。
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Hugging Face, Inc.美股百科
Hugging Face, Inc. 是一家美国公司,开发使用机器学习构建应用程序的工具。 它最著名的是为自然语言处理应用程序构建的transformers库以及允许用户共享机器学习模型和数据集的平台。文章源自美股网站-https://www.mgwz.com/huggingface.html
Hugging Face, Inc. 是一家总部位于纽约的人工智能创业公司,专注于自然语言处理 (NLP) 技术。公司最初是一个与AI进行互动的社交应用,但随后转型,专注于构建和分享高质量的NLP工具和数据集。它已经成为自然语言处理领域的一大标志性公司,特别是在开源社区中。文章源自美股网站-https://www.mgwz.com/huggingface.html
Hugging Face主要产品与服务:文章源自美股网站-https://www.mgwz.com/huggingface.html
- Transformers 库:这是 Hugging Face 的核心产品,是一个Python库,提供了数以千计的预训练模型,它与PyTorch、TensorFlow和JAX深度学习库兼容,并包括了BERT和GPT-2等知名模型的实现,并为NLP研究者和开发者提供了方便的API,以便于在各种任务上使用和微调这些模型。
- Datasets 库:这是一个专门为NLP提供数据集的库,包含了大量的公共数据集,支持高效的数据加载和处理。
- Model Hub:Hugging Face 的模型中心,允许研究者和开发者上传、分享和再利用各种NLP模型。
- Hugging Face Inference API:通过这个API,开发者可以轻松地在应用或产品中集成模型,无需进行复杂的设置或管理。
在NLP社区中,Hugging Face 以其高质量的代码、广泛的模型支持和易用性而受到广大研究者和开发者的喜爱。同时,它与全球各地的研究机构和公司紧密合作,不断推动自然语言处理技术的创新和应用。文章源自美股网站-https://www.mgwz.com/huggingface.html
Hugging Face, Inc.融资百科
2017年3月,Hugging Face, Inc.完成Betaworks领投的天使轮120万美元融资,SVA等跟投。文章源自美股网站-https://www.mgwz.com/huggingface.html
2018年5月,Hugging Face, Inc.完成Ronny Conway领投的种子轮400万美元融资,Betaworks、SVA、A.Capital Ventures、Thirty Five Ventures和Kevin Durant(个人)跟投。文章源自美股网站-https://www.mgwz.com/huggingface.html
2019年12月,Hugging Face, Inc.完成Lux Capital领投的1500万美元A轮融资融资,Betaworks、SVA、A.Capital Ventures、Thirty Five Ventures、Greg Brockman(个人)等跟投。文章源自美股网站-https://www.mgwz.com/huggingface.html
2021年3月,Hugging Face, Inc.完成Addition领投的4000万美元B轮融资融资,Lux Capital、Betaworks Ventures、A.Capital Ventures、Kevin Durant(个人)等跟投。文章源自美股网站-https://www.mgwz.com/huggingface.html
2022年5月,Hugging Face, Inc.完成Lux Capital领投的1亿美元C轮融资融资,Sequoia Capital、Betaworks、Coatue、SVA等跟投。文章源自美股网站-https://www.mgwz.com/huggingface.html
2023年8月,Hugging Face, Inc.完成Salesforce Ventures领投的2.35亿美元D轮融资融资,Google、Amazon、Qualcomm、Sound Ventures等跟投。文章源自美股网站-https://www.mgwz.com/huggingface.html
Hugging Face, Inc.美股投资
非上市公司,公司官网,等待Hugging Face, Inc. IPO上市。文章源自美股网站-https://www.mgwz.com/huggingface.html
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