Hugging Face
머신러닝 모델, 데이터셋, 애플리케이션을 위한 최대 규모의 오픈소스 AI 커뮤니티 플랫폼으로, 100만 개 이상의 모델과 25만 개 이상의 데이터셋, 40만 개 이상의 애플리케이션을 제공합니다. 개발자들이 최첨단 AI 기술을 쉽게 활용하고 구축할 수 있도록 지원합니다.
주요 차별점
- 100만 개 이상의 오픈소스 모델과 도구 제공
- 메타, 구글, 마이크로소프트 등 주요 기업의 공식 모델 게시
- 강력한 개발자 커뮤니티와 협업 플랫폼
- 경량화된 모델로 엣지 컴퓨팅 및 모바일 지원 강화
- Spaces를 통한 간편한 모델 배포 및 앱 개발
대상 사용자
- AI 개발자 및 연구자
- 스타트업 및 기업
- 학생 및 교육 기관
- 오픈소스 AI 애플리케이션 개발자
가격 정책
개인 사용자는 무료로 모든 오픈소스 모델 및 데이터셋 접근 가능. 기업용 계정은 월 $20/사용자부터 시작하며 추가 관리 및 보안 기능 제공. GPU 컴퓨팅은 시간당 $0.60부터 사용량 기반 과금.
가격 상세 보기API 및 개발
API 제공: 예
SDK: Python, JavaScript, Java 등 다양한 언어를 위한 SDK 제공. Transformers, Diffusers, Tokenizers 등 인기 라이브러리 지원.
주요 연동 서비스/플랫폼
- AWS, Azure, GCP 등 주요 클라우드 서비스
- VS Code, Jupyter 등 개발 환경
- MLflow, Weights & Biases 등 ML 운영 도구
- Transformers.js를 통한 브라우저 내 AI 실행
정보 업데이트
최종 업데이트: 2025-05-11
모델 목록
| 모델명 | 설명 | 강점 | 주요 사용 사례 | 펼치기/접기 |
|---|---|---|---|---|
| SmolVLM | Hugging Face가 개발한 초경량 비전-언어 모델로, 스마트폰과 같은 소형 기기에서도 실행 가능한 혁신적인 모델입니다. 256M 및 500M 파라미터 크기로 제공되며, 300배 큰 모델보다 더 나은 성능을 제공하면서 컴퓨팅 자원은 크게 절감합니다. | 1GB 미만의 GPU 메모리로 실행 가능, 초당 16개 샘플 처리 속도, 높은 비용 효율성 (대형 모델 대비 1/300 크기), IBM 등 주요 기업에서 도입, 문서 처리 및 이미지 분석에 최적화 | 문서 검색 및 분류, 모바일 디바이스 비전-언어 처리, 대량 이미지 처리 및 분석, 저비용 컴퓨터 비전 애플리케이션, 엣지 컴퓨팅에서의 시각적 AI | |
| Transformers.js | 웹 브라우저에서 직접 실행되는 최첨단 머신러닝 라이브러리로, 서버 없이 클라이언트 측에서 복잡한 AI 모델을 실행할 수 있습니다. JavaScript와 TypeScript에 최적화되어 개발자가 웹 애플리케이션에 AI 기능을 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. | 서버 없이 브라우저에서 AI 모델 실행, 웹 표준 기술 사용 (WebGL, WebGPU), 13K+ GitHub 별표를 받은 인기 프로젝트, 퍼포먼스 최적화로 빠른 실행 속도, 다양한 모델 아키텍처 지원 | 브라우저 기반 자연어 처리, 개인정보 보호 AI 애플리케이션, 오프라인 작동 가능한 AI 도구, 텍스트 생성 및 요약 웹앱, 이미지 분석 및 생성 | |
| KV Cache Quantization | 언어 모델의 KV(Key-Value) 캐시를 낮은 정밀도로 압축하여 메모리 사용량을 크게 줄이는 기술입니다. 긴 컨텍스트 텍스트 생성 시 메모리 병목 현상을 해결하며, 품질 저하를 최소화하면서 더 긴 텍스트 생성을 가능하게 합니다. | 메모리 사용량 최대 2.5배 감소, 최소한의 품질 저하로 긴 컨텍스트 처리, int2, int4, int8 정밀도 옵션 제공, 다양한 양자화 백엔드 지원 (quanto, HQQ), 기존 모델에 쉽게 적용 가능 | 소비자 GPU에서 긴 컨텍스트 처리, 메모리 제한이 있는 환경에서 LLM 실행, 대화형 AI 애플리케이션, 대용량 문서 분석 및 요약, 효율적인 텍스트 생성 | |
| Microsoft Phi-4 | Microsoft가 개발하고 Hugging Face에 공개한 소형 언어 모델로, MIT 라이선스 하에 제공됩니다. 작은 크기에도 불구하고 뛰어난 수학적 추론 능력과 성능을 제공하며, 일반 하드웨어에서도 효율적으로 실행 가능합니다. | 경량 아키텍처와 에너지 효율성, MATH 벤치마크에서 80.4점의 뛰어난 수학 추론 능력, 특화된 데이터셋으로 훈련되어 도메인별 정확도 향상, Azure AI의 콘텐츠 안전 도구 통합, 중소기업도 도입 가능한 비용 효율성 | 금융 및 엔지니어링 계산, 자동 양식 작성, 맞춤형 콘텐츠 생성, 의료 및 고객 서비스, 교육용 AI 도구 |