Hugging Face - Blog
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面向画廊、图书馆、档案馆和博物馆的Hugging Face Hub
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原文英文，约2300词，阅读约需9分钟。
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内容提要
Hugging Face Hub是一个中央存储库，人们可以在其中分享和访问机器学习模型、数据集和演示文稿。Hugging Face Spaces是一个平台，允许您托管机器学习演示文稿和应用程序。机构可以通过在Hugging Face Hub上分享数据集和模型来扩大其影响力和社区。
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关键要点
- Hugging Face Hub是一个中央存储库，供人们分享和访问机器学习模型、数据集和演示文稿。
- Hugging Face的目标是让高质量的机器学习对每个人都可及，包括开发开源代码库和提供免费课程。
- Hugging Face Hub托管超过190,000个机器学习模型和33,000个数据集，涵盖多种任务和领域。
- Hugging Face Spaces是一个平台，允许用户托管机器学习演示文稿和应用程序。
- GLAM（画廊、图书馆、档案馆和博物馆）机构可以通过Hugging Face Hub分享数据集和模型，扩大影响力。
- 用户可以通过过滤任务和语言在Hub上找到相关的机器学习模型。
- 上传数据集到Hugging Face Hub的过程包括创建数据集存储库、上传文件和添加元数据。
- 共享数据集可以提高其可发现性，并促进社区合作。
- GLAM机构使用Hugging Face Hub的原因包括接触新受众、社区互动和多样化训练数据。
- Hugging Face Hub支持组织创建、DOI铸造、使用统计跟踪和脚本式数据集共享等功能。
- 用户可以通过讨论论坛或Discord寻求Hugging Face Hub的帮助。
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